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 informacji, takich jak podobieństwo, hierarchia lub bliskość, a także można je wykorzystać do uregulowania procesu uczenia sieci neuronowych.
Dane wejściowe struktury w uczeniu strukturalnym neuronowym można rzeczywiście wykorzystać do uregulowania uczenia sieci neuronowej. Włączając podczas uczenia informacje oparte na wykresach, NSL umożliwia modelowi uczenie się nie tylko na podstawie surowych danych wejściowych, ale także na podstawie relacji zakodowanych na wykresie. To dodatkowe źródło informacji może pomóc w ulepszeniu możliwości uogólniania modelu, szczególnie w scenariuszach, w których dane oznaczone etykietami są ograniczone lub zaszumione.
Jednym z powszechnych sposobów wykorzystania danych wejściowych ze struktury do regularyzacji jest zastosowanie technik regularyzacji grafów. Regularyzacja grafów zachęca model do tworzenia osadów zgodnych ze strukturą wykresu, promując w ten sposób płynność i spójność wyuczonych reprezentacji. Ten składnik regularyzacyjny jest zwykle dodawany do funkcji straty podczas uczenia, karząc odchylenia od oczekiwanych zależności opartych na wykresach.
Rozważmy na przykład scenariusz, w którym trenujesz sieć neuronową w zakresie klasyfikacji dokumentów. Oprócz zawartości tekstowej dokumentów, masz także informację o podobieństwie dokumentów na podstawie ich treści. Konstruując graf, w którym węzły reprezentują dokumenty, a krawędzie relacje podobieństwa, można włączyć dane wejściowe struktury do NSL, aby kierować procesem uczenia się. Model może wówczas nauczyć się nie tylko klasyfikować dokumenty na podstawie ich zawartości, ale także uwzględniać podobieństwa dokumentów zakodowane na grafie.
Co więcej, wprowadzanie struktury może być szczególnie korzystne w scenariuszach, w których dane wykazują naturalną strukturę wykresu, takich jak sieci społecznościowe, sieci cytatów lub sieci biologiczne. Uchwycając nieodłączne relacje w danych za pomocą wykresu, NSL może pomóc w uregulowaniu procesu uczenia i poprawie wydajności modelu w przypadku zadań wymagających wykorzystania tych relacji.
Dane wejściowe dotyczące struktury w uczeniu strukturalnym neuronowym można skutecznie wykorzystać do uregulowania uczenia sieci neuronowej poprzez włączenie informacji opartych na wykresach, które uzupełniają surowe dane wejściowe. Ta technika regularyzacji może zwiększyć możliwości i wydajność modelu w zakresie uogólniania, szczególnie w scenariuszach, w których dostępne są ustrukturyzowane sygnały i mogą zapewnić cenne spostrzeżenia do nauki.
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