Jaki jest interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu się o strukturze neuronowej TensorFlow?
Interfejs API sąsiadów pakietu w Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow to kluczowa funkcja, która usprawnia proces uczenia za pomocą naturalnych wykresów. W NSL interfejs API sąsiadów pakietów ułatwia tworzenie przykładów szkoleniowych poprzez agregację informacji z sąsiednich węzłów w strukturze wykresu. To API jest szczególnie przydatne w przypadku danych o strukturze graficznej,
Czy dane wejściowe dotyczące struktury w uczeniu strukturalnym neuronowym można wykorzystać do uregulowania uczenia sieci neuronowej?
Neural Structured Learning (NSL) to platforma w TensorFlow, która umożliwia szkolenie sieci neuronowych przy użyciu sygnałów strukturalnych oprócz standardowych danych wejściowych. Ustrukturyzowane sygnały można przedstawić w postaci wykresów, gdzie węzły odpowiadają instancjom, a krawędzie przechwytują relacje między nimi. Wykresy te można wykorzystać do kodowania różnych typów
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow, Uczenie strukturalne neuronowe z TensorFlow, Trening z wykresami naturalnymi