Naravni grafi so grafične predstavitve podatkov iz resničnega sveta, kjer vozlišča predstavljajo entitete, robovi pa označujejo razmerja med temi entitetami. Ti grafi se običajno uporabljajo za modeliranje zapletenih sistemov, kot so socialna omrežja, omrežja citiranja, biološka omrežja itd. Naravni grafi zajemajo zapletene vzorce in odvisnosti v podatkih, zaradi česar so dragoceni za različne naloge strojnega učenja, vključno z usposabljanjem nevronskih mrež.
V kontekstu usposabljanja nevronskih mrež je mogoče naravne grafe uporabiti za izboljšanje učnega procesa z vključitvijo relacijskih informacij med podatkovnimi točkami. Nevronsko strukturirano učenje (NSL) s TensorFlow je ogrodje, ki omogoča integracijo naravnih grafov v proces usposabljanja nevronskih mrež. Z uporabo naravnih grafov NSL omogoča nevronskim mrežam, da se hkrati učijo tako iz podatkov o funkcijah kot iz podatkov, strukturiranih z grafom, kar vodi k izboljšani generalizaciji in robustnosti modela.
Integracija naravnih grafov v usposabljanje nevronske mreže z NSL vključuje več ključnih korakov:
1. Gradnja grafov: Prvi korak je izdelava naravnega grafa, ki zajema razmerja med podatkovnimi točkami. To je mogoče storiti na podlagi poznavanja domene ali z ekstrakcijo povezav iz samih podatkov. Na primer, v družabnem omrežju lahko vozlišča predstavljajo posameznike, robovi pa lahko predstavljajo prijateljstva.
2. Regularizacija grafa: Ko je naravni graf sestavljen, se uporablja za ureditev procesa usposabljanja nevronske mreže. Ta regulacija spodbuja model, da se nauči gladkih in doslednih predstavitev za povezana vozlišča v grafu. Z uveljavljanjem te ureditve lahko model bolje posploši na nevidne podatkovne točke.
3. Povečanje grafa: Naravne grafe je mogoče uporabiti tudi za povečanje podatkov o usposabljanju z vključitvijo funkcij, ki temeljijo na grafih, v vnos nevronske mreže. To omogoča modelu, da se uči iz podatkov o funkcijah in relacijskih informacij, kodiranih v grafu, kar vodi do bolj robustnih in natančnih napovedi.
4. Vdelave grafov: Naravne grafe je mogoče uporabiti za učenje nizkodimenzionalnih vdelav za vozlišča v grafu. Te vdelave zajamejo strukturne in relacijske informacije, prisotne v grafu, ki jih je mogoče nadalje uporabiti kot vhodne funkcije za nevronsko mrežo. Z učenjem smiselnih predstavitev iz grafa lahko model bolje zajame osnovne vzorce v podatkih.
Naravne grafe je mogoče učinkovito uporabiti za usposabljanje nevronskih mrež z zagotavljanjem dodatnih relacijskih informacij in strukturnih odvisnosti, ki so prisotne v podatkih. Z vključitvijo naravnih grafov v proces usposabljanja z ogrodji, kot je NSL, lahko nevronske mreže dosežejo izboljšano zmogljivost in posplošitev pri različnih nalogah strojnega učenja.
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?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals