Натуральныя графікі - гэта графічнае прадстаўленне даных рэальнага свету, дзе вузлы ўяўляюць сабой аб'екты, а краю абазначаюць адносіны паміж гэтымі аб'ектамі. Гэтыя графікі звычайна выкарыстоўваюцца для мадэлявання складаных сістэм, такіх як сацыяльныя сеткі, сеткі цытавання, біялагічныя сеткі і інш. Натуральныя графікі фіксуюць складаныя ўзоры і залежнасці, якія прысутнічаюць у дадзеных, што робіць іх карыснымі для розных задач машыннага навучання, у тым ліку для навучання нейронавых сетак.
У кантэксце навучання нейронавай сеткі натуральныя графікі могуць быць выкарыстаны для паляпшэння працэсу навучання шляхам уключэння рэляцыйнай інфармацыі паміж кропкамі даных. Neural Structured Learning (NSL) з TensorFlow - гэта структура, якая дазваляе інтэграваць натуральныя графы ў працэс навучання нейронавых сетак. Выкарыстоўваючы натуральныя графы, NSL дазваляе нейронавым сеткам вучыцца як на даных функцый, так і на структураваных на графах дадзеных адначасова, што прыводзіць да паляпшэння абагульнення і надзейнасці мадэлі.
Інтэграцыя натуральных графаў у навучанне нейронных сетак з NSL ўключае некалькі ключавых этапаў:
1. Пабудова графа: Першым крокам з'яўляецца пабудова натуральнага графіка, які адлюстроўвае адносіны паміж кропкамі даных. Гэта можа быць зроблена на аснове ведаў дамена або шляхам вымання злучэнняў з саміх даных. Напрыклад, у сацыяльнай сетцы вузлы могуць прадстаўляць асобных людзей, а краю - дружбу.
2. Рэгулярізацыя графа: Пасля таго, як натуральны графік пабудаваны, ён выкарыстоўваецца для рэгулярызацыі працэсу навучання нейроннай сеткі. Гэтая рэгулярізацыя заахвочвае мадэль вывучаць плыўныя і паслядоўныя прадстаўленні звязаных вузлоў на графе. Пры выкананні гэтай рэгулярызацыі мадэль можа лепш абагульніць нябачныя кропкі даных.
3. Павелічэнне графа: Натуральныя графікі таксама могуць выкарыстоўвацца для павелічэння навучальных даных шляхам уключэння функцый, заснаваных на графах, ва ўваходныя дадзеныя нейроннай сеткі. Гэта дазваляе мадэлі вучыцца як на дадзеных функцый, так і на рэляцыйнай інфармацыі, закадзіраванай у графіцы, што прыводзіць да больш надзейных і дакладных прагнозаў.
4. Убудовы графаў: Натуральныя графы могуць быць выкарыстаны для вывучэння нізкаразмерных укладанняў для вузлоў у графе. Гэтыя ўбудовы фіксуюць структурную і рэляцыйную інфармацыю, прысутную ў графе, якая ў далейшым можа быць выкарыстана ў якасці ўваходных функцый для нейронавай сеткі. Вывучаючы значныя ўяўленні з графіка, мадэль можа лепш улоўліваць асноўныя заканамернасці ў дадзеных.
Натуральныя графікі можна эфектыўна выкарыстоўваць для навучання нейронавых сетак, забяспечваючы дадатковую рэляцыйную інфармацыю і структурныя залежнасці, якія прысутнічаюць у дадзеных. Дзякуючы ўключэнню натуральных графаў у навучальны працэс з такімі фрэймворкамі, як NSL, нейронавыя сеткі могуць дасягнуць павышэння прадукцыйнасці і абагульнення розных задач машыннага навучання.
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