A gráfszabályozás egy alapvető technika a gépi tanulásban, amely magában foglalja egy gráf felépítését, ahol a csomópontok az adatpontokat, az élek pedig az adatpontok közötti kapcsolatokat képviselik. A TensorFlow-val végzett neurális strukturált tanulás (NSL) kontextusában a gráf az adatpontok hasonlóságaik vagy kapcsolataik alapján történő összekapcsolásának meghatározásával készül. A grafikon létrehozásáért a modellt tervező adattudós vagy gépi tanulási mérnök felelős.
A gráf NSL-ben történő szabályosításához való gráf létrehozásához általában a következő lépéseket kell követni:
1. Adatábrázolás: Az első lépés az adatpontok megfelelő formátumban történő ábrázolása. Ez magában foglalhatja az adatpontok jellemzővektorokként vagy beágyazásként történő kódolását, amely az adatokkal kapcsolatos releváns információkat rögzíti.
2. Hasonlósági mérték: Ezt követően egy hasonlósági mértéket definiálunk az adatpontok közötti kapcsolatok számszerűsítésére. Ez különféle mérőszámokon alapulhat, például euklideszi távolságon, koszinusz-hasonlóságon vagy gráf-alapú mérőszámokon, például a legrövidebb utak.
3. Küszöbösítés: A használt hasonlósági mértéktől függően egy küszöbérték alkalmazható annak meghatározására, hogy mely adatpontok kapcsolódnak össze a grafikonon. A küszöb feletti hasonlóságokkal rendelkező adatpontokat élek kötik össze a gráfban.
4. Grafikon építése: A kiszámított hasonlóságok és küszöbértékek felhasználásával egy gráfstruktúra készül, ahol a csomópontok az adatpontokat, az élek pedig a köztük lévő kapcsolatokat. Ez a gráf szolgál alapul a gráfregulációs technikák alkalmazásához az NSL keretrendszerben.
5. Beépítés a modellbe: A gráf összeállítása után rendszerezési kifejezésként integrálódik a gépi tanulási modellbe. A grafikon szerkezetének a betanítás során történő kihasználásával a modell tanulhat mind az adatokból, mind a gráfban kódolt kapcsolatokból, ami javítja az általánosítási teljesítményt.
Például egy félig felügyelt tanulási feladatban, ahol címkézett és címkézetlen adatpontok állnak rendelkezésre, a gráfszabályozás segíthet a címkeinformációk grafikonon keresztüli terjesztésében, hogy javítsa a modell előrejelzéseit a címkézetlen adatpontokon. Az adatpontok közötti kapcsolatok kihasználásával a modell robusztusabb reprezentációt tanulhat meg, amely rögzíti az adateloszlás mögöttes struktúráját.
A gráfszabályozás az NSL kontextusában a TensorFlow-val egy olyan gráf felépítését foglalja magában, ahol a csomópontok az adatpontokat, az élek pedig az adatpontok közötti kapcsolatokat képviselik. A grafikon létrehozásának felelőssége az adattudós vagy a gépi tanulási mérnök feladata, aki meghatározza az adatábrázolást, a hasonlóság mértékét, a küszöbértéket és a grafikon felépítésének lépéseit, hogy a grafikont a jobb teljesítmény érdekében beépítse a gépi tanulási modellbe.
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