A Neural Structured Learning (NSL) egy olyan keretrendszer a TensorFlow-ban, amely lehetővé teszi a neurális hálózatok betanítását strukturált jelek használatával a szabványos jellemző bemenetek mellett. A strukturált jelek ábrázolhatók gráfokként, ahol a csomópontok példányoknak felelnek meg, az élek pedig a köztük lévő kapcsolatokat rögzítik. Ezek a grafikonok különféle típusú információk kódolására használhatók, mint például a hasonlóság, a hierarchia vagy a közelség, és felhasználhatók a neurális hálózatok betanítási folyamatának szabályozására.
A neurális strukturált tanulás strukturális bemenete valóban felhasználható egy neurális hálózat képzésének rendszeresítésére. A gráf alapú információk betanítás során történő beépítésével az NSL lehetővé teszi, hogy a modell ne csak a nyers bemeneti adatokból tanuljon, hanem a gráfban kódolt kapcsolatokból is. Ez a további információforrás segíthet a modell általánosítási képességeinek javításában, különösen olyan esetekben, amikor a címkézett adatok korlátozottak vagy zajosak.
A struktúra bemenetének szabályosításhoz való felhasználásának egyik általános módja a gráfregulációs technikák használata. A gráfszabályozás arra ösztönzi a modellt, hogy olyan beágyazásokat hozzon létre, amelyek tiszteletben tartják a gráf szerkezetét, ezáltal elősegítve a tanult ábrázolások simaságát és konzisztenciáját. Ezt a szabályosító tagot jellemzően a képzés során adják hozzá a veszteségfüggvényhez, büntetve a várható gráf alapú kapcsolatoktól való eltéréseket.
Vegyünk például egy olyan forgatókönyvet, amelyben egy neurális hálózatot tanít a dokumentumok osztályozására. A dokumentumok szöveges tartalmán túl a dokumentumok tartalmuk alapján történő hasonlóságáról is rendelkezik információval. Ha olyan gráfot hoz létre, amelyben a csomópontok a dokumentumokat, az élek pedig a hasonlósági kapcsolatokat képviselik, beépítheti ezt a szerkezeti bemenetet az NSL-be a tanulási folyamat irányításához. A modell ezután megtanulhatja, hogy ne csak tartalmuk alapján osztályozza a dokumentumokat, hanem vegye figyelembe a grafikonon kódolt dokumentumhasonlóságokat is.
Ezen túlmenően, a struktúra bevitele különösen előnyös lehet olyan forgatókönyvekben, ahol az adatok természetes gráfszerkezetet mutatnak, például közösségi hálózatok, hivatkozási hálózatok vagy biológiai hálózatok. Azáltal, hogy a grafikonon rögzíti az adatokban rejlő kapcsolatokat, az NSL elősegítheti a betanítási folyamat szabályosságát, és javíthatja a modell teljesítményét azokon a feladatokon, amelyek e kapcsolatok kihasználásával járnak.
A Neural Structured Learning struktúra bemenete hatékonyan használható a neurális hálózat képzésének rendszeresítésére a nyers bemeneti adatokat kiegészítő gráf alapú információk beépítésével. Ez a szabályosítási technika javíthatja a modell általánosítási képességeit és teljesítményét, különösen olyan forgatókönyvekben, ahol strukturált jelek állnak rendelkezésre, és értékes betekintést nyújthat a tanuláshoz.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/TFF TensorFlow alapjai:
- Hogyan lehet egy beágyazási réteget használni, hogy automatikusan hozzárendelje a megfelelő tengelyeket a szavak vektorként történő ábrázolásához?
- Mi a célja a maximális összevonásnak a CNN-ben?
- Hogyan alkalmazzák a konvolúciós neurális hálózatban (CNN) a jellemzők kinyerési folyamatát a képfelismerésre?
- Szükséges-e aszinkron tanulási függvényt használni a TensorFlow.js-ban futó gépi tanulási modellekhez?
- Mi a TensorFlow Keras Tokenizer API maximális szavak száma paraméter?
- Használható a TensorFlow Keras Tokenizer API a leggyakoribb szavak megtalálására?
- Mi az a TOCO?
- Mi a kapcsolat a gépi tanulási modell számos korszaka és a modell futtatásából származó előrejelzés pontossága között?
- A TensorFlow Neural Structured Learning programjában a pack szomszédok API létrehoz egy kibővített képzési adatkészletet a természetes gráfadatok alapján?
- Mi az a pack szomszédok API a TensorFlow neurális strukturált tanulásában?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals oldalon