Рэгулярізацыя графа - гэта фундаментальны метад машыннага навучання, які прадугледжвае пабудову графіка, у якім вузлы ўяўляюць кропкі даных, а рэбры ўяўляюць адносіны паміж кропкамі даных. У кантэксце нейронавага структураванага навучання (NSL) з TensorFlow графік будуецца шляхам вызначэння таго, як кропкі даных злучаюцца на аснове іх падабенства або ўзаемасувязі. Адказнасць за стварэнне гэтага графіка ляжыць на спецыялістах па апрацоўцы дадзеных або інжынерах машыннага навучання, якія распрацоўваюць мадэль.
Каб пабудаваць графік для рэгулярызацыі графа ў NSL, звычайна выконваюцца наступныя крокі:
1. Прадстаўленне даных: Першы крок - прадстаўленне пунктаў даных у прыдатным фармаце. Гэта можа ўключаць кадзіраванне кропак даных у выглядзе вектараў функцый або ўбудаванняў, якія фіксуюць адпаведную інфармацыю аб даных.
2. Мера падабенства: Далей вызначаецца мера падабенства для колькаснай ацэнкі адносін паміж кропкамі даных. Гэта можа быць заснавана на розных паказчыках, такіх як эўклідава адлегласць, падабенства косінусаў, або на аснове графікаў, такіх як найкарацейшыя шляхі.
3. Апрацоўка парога: У залежнасці ад меры падабенства, якая выкарыстоўваецца, парогавае значэнне можа быць ужыта для вызначэння таго, якія кропкі даных звязаны на графіцы. Пункты даных з падабенствам вышэй парогавага значэння злучаны рэбрамі на графіцы.
4. Пабудова графа: з выкарыстаннем вылічаных падабенстваў і парогавых значэнняў будуецца структура графа, у якой вузлы ўяўляюць кропкі даных, а рэбры ўяўляюць адносіны паміж імі. Гэты графік служыць асновай для прымянення метадаў рэгулярызацыі графаў у рамках NSL.
5. Уключэнне ў мадэль: Пасля таго, як графік пабудаваны, ён інтэгруецца ў мадэль машыннага навучання ў якасці члена рэгулярызацыі. Выкарыстоўваючы структуру графа падчас навучання, мадэль можа вывучаць як дадзеныя, так і адносіны, закадаваныя ў графе, што прыводзіць да паляпшэння прадукцыйнасці абагульнення.
Напрыклад, у навучальнай задачы з частковым кантролем, дзе даступныя пазначаныя і не пазначаныя пункты даных, рэгулярізацыя графіка можа дапамагчы распаўсюджваць інфармацыю аб цэтліках праз графік, каб палепшыць прагнозы мадэлі для непазначаных пунктаў даных. Выкарыстоўваючы адносіны паміж кропкамі даных, мадэль можа атрымаць больш надзейнае прадстаўленне, якое адлюстроўвае асноўную структуру размеркавання даных.
Рэгулярізацыя графа ў кантэксце NSL з TensorFlow прадугледжвае пабудову графіка, дзе вузлы ўяўляюць кропкі даных, а рэбры ўяўляюць адносіны паміж кропкамі даных. Адказнасць за стварэнне гэтага графіка ляжыць на спецыялістах па апрацоўцы дадзеных або інжынерах па машынным навучанні, якія вызначаюць прадстаўленне даных, меру падабенства, парогавае значэнне і этапы пабудовы графіка, каб уключыць графік у мадэль машыннага навучання для павышэння прадукцыйнасці.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals