Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow з'яўляецца найважнейшай функцыяй, якая паляпшае навучальны працэс з натуральнымі графікамі. У NSL пакет суседзяў API палягчае стварэнне навучальных прыкладаў шляхам аб'яднання інфармацыі з суседніх вузлоў у структуру графа. Гэты API асабліва карысны пры працы з графічна структураванымі дадзенымі,
Ці ўключаюць натуральныя графікі ў сябе графікі сумеснага прысутнасці, графікі цытавання або тэкставыя графікі?
Натуральныя графы ахопліваюць разнастайны спектр структур графаў, якія мадэлююць адносіны паміж аб'ектамі ў розных сцэнарыях рэальнага свету. Графы сумесных сустрэч, графы цытавання і тэкставыя графы - гэта прыклады натуральных графаў, якія фіксуюць розныя тыпы адносін і шырока выкарыстоўваюцца ў розных праграмах у галіне штучнага інтэлекту. Графы сумеснага з'яўлення адлюстроўваюць сумеснае з'яўленне
Як структура нейронавага структураванага навучання ўключае структураваную інфармацыю ў нейронавыя сеткі?
Нейронна-структураваная структура навучання - гэта магутны інструмент, які дазваляе ўключаць структураваную інфармацыю ў нейронавыя сеткі. Гэтая структура прызначана для паляпшэння працэсу навучання шляхам выкарыстання як неструктураваных даных, так і звязанай з імі структураванай інфармацыі. Аб'ядноўваючы моцныя бакі нейронавых сетак і структураваных даных, структура дазваляе больш