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. Odpowiedzialność za utworzenie tego wykresu spoczywa na badaczu danych lub inżynierze uczenia maszynowego, który projektuje model.
Aby skonstruować wykres regularyzacji wykresów w NSL, zazwyczaj wykonuje się następujące kroki:
1. Reprezentacja danych: Pierwszym krokiem jest przedstawienie punktów danych w odpowiednim formacie. Może to obejmować kodowanie punktów danych jako wektorów cech lub osadzania, które przechwytują istotne informacje o danych.
2. Miara podobieństwa: Następnie definiuje się miarę podobieństwa w celu ilościowego określenia relacji między punktami danych. Może to opierać się na różnych metrykach, takich jak odległość euklidesowa, podobieństwo cosinus lub miary oparte na wykresach, takie jak najkrótsze ścieżki.
3. Progowanie: W zależności od zastosowanej miary podobieństwa można zastosować próg w celu określenia, które punkty danych są połączone na wykresie. Punkty danych o podobieństwach powyżej progu są połączone krawędziami na wykresie.
4. Budowa wykresu: Korzystając z obliczonych podobieństw i progów, konstruuje się strukturę wykresu, w której węzły reprezentują punkty danych, a krawędzie reprezentują relacje między nimi. Wykres ten służy jako podstawa do stosowania technik regularyzacji grafów w ramach NSL.
5. Włączenie do modelu: Po skonstruowaniu wykresu jest on integrowany z modelem uczenia maszynowego jako termin regularyzacyjny. Wykorzystując strukturę wykresu podczas uczenia, model może uczyć się zarówno na danych, jak i na relacjach zakodowanych na wykresie, co prowadzi do poprawy wydajności generalizacji.
Na przykład w zadaniu uczenia się częściowo nadzorowanego, w którym dostępne są oznaczone i nieoznaczone punkty danych, regularyzacja wykresu może pomóc w propagowaniu informacji o etykietach na wykresie, aby poprawić przewidywania modelu dotyczące nieoznaczonych punktów danych. Wykorzystując relacje między punktami danych, model może nauczyć się solidniejszej reprezentacji, która oddaje podstawową strukturę rozkładu danych.
Regularyzacja grafów w kontekście NSL za pomocą TensorFlow polega na konstruowaniu wykresu, w którym węzły reprezentują punkty danych, a krawędzie reprezentują relacje między punktami danych. Odpowiedzialność za utworzenie tego wykresu spoczywa na badaczu danych lub inżynierze uczenia maszynowego, który definiuje reprezentację danych, miarę podobieństwa, wartości progowe i etapy konstruowania wykresu w celu włączenia wykresu do modelu uczenia maszynowego w celu poprawy wydajności.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow:
- Jak można użyć warstwy osadzającej, aby automatycznie przypisać odpowiednie osie dla wykresu reprezentacji słów jako wektorów?
- Jaki jest cel maksymalnego łączenia w CNN?
- W jaki sposób proces ekstrakcji cech w splotowej sieci neuronowej (CNN) jest stosowany do rozpoznawania obrazu?
- Czy konieczne jest użycie funkcji uczenia asynchronicznego w przypadku modeli uczenia maszynowego działających w TensorFlow.js?
- Jaki jest parametr maksymalnej liczby słów w interfejsie TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Czy do wyszukiwania najczęściej występujących słów można użyć interfejsu API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Co to jest TOKO?
- Jaki jest związek między liczbą epok w modelu uczenia maszynowego a dokładnością przewidywań na podstawie uruchomienia modelu?
- Czy interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu strukturalnym neuronowym TensorFlow tworzy rozszerzony zestaw danych szkoleniowych w oparciu o naturalne dane graficzne?
- Jaki jest interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu się o strukturze neuronowej TensorFlow?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals