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 адначасовага з'яўлення элементаў у зададзеным кантэксце. Яны звычайна выкарыстоўваюцца ў задачах апрацоўкі натуральнай мовы, такіх як убудаванне слоў, дзе словы, якія часта сустракаюцца ў падобных кантэкстах, прадстаўлены на графіцы бліжэй адно да аднаго. Напрыклад, у корпусе тэксту, калі словы "кот" і "сабака" часта сустракаюцца разам, яны будуць звязаны ў графе сумеснага прысутнасці, што паказвае на моцную ўзаемасувязь паміж імі на аснове іх мадэляў сумеснага прысутнасці.
З іншага боку, графікі цытавання мадэлююць адносіны паміж акадэмічнымі артыкуламі праз цытаванне. Кожны вузел на графіцы ўяўляе артыкул, а краю паказваюць цытаты паміж артыкуламі. Графікі цытавання вельмі важныя для такіх задач, як сістэмы акадэмічных рэкамендацый, дзе разуменне ўзаемасувязі цытавання паміж дакументамі можа дапамагчы вызначыць адпаведныя даследаванні і пабудаваць графікі ведаў для паляпшэння пошуку інфармацыі.
Тэкставыя графы - яшчэ адзін важны тып натуральнага графа, які адлюстроўвае адносіны паміж тэкставымі сутнасцямі, такімі як прапановы, абзацы або дакументы. Гэтыя графікі фіксуюць семантычныя адносіны паміж тэкставымі блокамі і выкарыстоўваюцца ў такіх задачах, як падвядзенне вынікаў дакументаў, аналіз настрояў і класіфікацыя тэкстаў. Прадстаўляючы тэкставыя дадзеныя ў выглядзе графіка, становіцца прасцей прымяняць алгарытмы на аснове графаў для розных задач апрацоўкі натуральнай мовы.
У кантэксце Neural Structured Learning з TensorFlow навучанне з натуральнымі графікамі прадугледжвае выкарыстанне гэтых уласцівых структур для паляпшэння працэсу навучання. Дзякуючы ўключэнню метадаў рэгулярызацыі на аснове графаў у навучанне нейронных сетак, мадэлі могуць эфектыўна фіксаваць рэляцыйную інфармацыю, прысутную ў натуральных графах. Гэта можа прывесці да паляпшэння абагульнення, трываласці і прадукцыйнасці, асабліва ў задачах, дзе рэляцыйная інфармацыя гуляе вырашальную ролю.
Падводзячы вынік, натуральныя графы, у тым ліку графікі супадзення, графікі цытавання і тэкставыя графікі, з'яўляюцца важнымі кампанентамі ў розных праграмах штучнага інтэлекту, якія даюць каштоўную інфармацыю пра ўзаемасувязі і структуры, прысутныя ў дадзеных рэальнага свету. Інтэгруючы натуральныя графікі ў працэс навучання, Neural Structured Learning with TensorFlow прапануе магутную структуру для выкарыстання рэляцыйнай інфармацыі, убудаванай у гэтыя графікі, для паляпшэння вывучэння мадэляў і 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