API sosedov paketov v nevronsko strukturiranem učenju (NSL) TensorFlow je ključna funkcija, ki izboljša proces usposabljanja z naravnimi grafi. V NSL API za sosednje pakete olajša ustvarjanje primerov usposabljanja z združevanjem informacij iz sosednjih vozlišč v strukturi grafa. Ta API je še posebej uporaben pri delu z grafično strukturiranimi podatki, kjer so razmerja med podatkovnimi točkami opredeljena z robovi v grafu.
Za poglobitev v tehnične vidike API za pakiranje sosedov v NSL vzame kot vhod osrednje vozlišče in njegova sosednja vozlišča, nato pa ta vozlišča zapakira skupaj, da tvori en primer usposabljanja. S tem se lahko model uči iz skupnih informacij osrednjega vozlišča in njegovih sosedov, kar mu omogoča, da med usposabljanjem zajame globalno strukturo grafa. Ta pristop je še posebej koristen pri delu z grafi, kjer imajo odnosi med vozlišči pomembno vlogo v procesu učenja.
Implementacija API-ja pakiranja sosedov vključuje definiranje funkcije, ki določa, kako pakirati sosede osrednjega vozlišča. Ta funkcija običajno vzame osrednje vozlišče in njegove sosede kot vhod ter vrne zapakirano predstavitev, ki jo lahko model uporabi za usposabljanje. S prilagoditvijo te funkcije pakiranja lahko uporabniki nadzorujejo, kako se informacije iz sosednjih vozlišč združujejo in vključijo v primere usposabljanja.
Primer scenarija, kjer je mogoče uporabiti API sosedov paketov, je naloga klasifikacije vozlišč v omrežju navedb. V tem kontekstu vsako vozlišče predstavlja znanstveni članek, robovi pa označujejo citatna razmerja med članki. Z uporabo API-ja pack neighbours lahko model izkoristi informacije iz omrežja citiranja za izboljšanje klasifikacije člankov glede na njihovo vsebino ali temo.
API za sosednje pakete v NSL je močno orodje za usposabljanje modelov na grafično strukturiranih podatkih, ki jim omogoča izkoriščanje bogatih relacijskih informacij, ki so prisotne v podatkih. Z združevanjem informacij iz sosednjih vozlišč lahko model bolje razume globalno strukturo grafa in daje bolj informirane napovedi.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Ali je nevronsko strukturirano učenje mogoče uporabiti s podatki, za katere ni naravnega grafa?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals