Kto konstruuje graf stosowany w technice regularyzacji grafów, obejmujący wykres, którego węzły reprezentują punkty danych, a krawędzie reprezentują relacje między punktami danych?
Regularyzacja grafów to podstawowa technika uczenia maszynowego polegająca na konstruowaniu wykresu, którego węzły reprezentują punkty danych, a krawędzie reprezentują relacje między punktami danych. W kontekście uczenia się o strukturze neuronowej (NSL) z TensorFlow wykres jest konstruowany poprzez zdefiniowanie sposobu łączenia punktów danych na podstawie ich podobieństw lub relacji. The
Jakie są przykłady uczenia się częściowo nadzorowanego?
Uczenie się częściowo nadzorowane to paradygmat uczenia maszynowego, który mieści się pomiędzy uczeniem się nadzorowanym (w którym wszystkie dane są oznaczone) a uczeniem się bez nadzoru (w którym żadne dane nie są oznaczone). W przypadku uczenia się częściowo nadzorowanego algorytm uczy się na podstawie kombinacji małej ilości oznakowanych danych i dużej ilości danych nieoznaczonych. To podejście jest szczególnie przydatne przy uzyskiwaniu