Grafregularisering er en grundlæggende teknik i maskinlæring, der involverer at konstruere en graf, hvor noder repræsenterer datapunkter og kanter repræsenterer relationer mellem datapunkterne. I sammenhæng med Neural Structured Learning (NSL) med TensorFlow, er grafen konstrueret ved at definere, hvordan datapunkter er forbundet baseret på deres ligheder eller relationer. Ansvaret for at oprette denne graf ligger hos dataforskeren eller maskinlæringsingeniøren, der designer modellen.
For at konstruere en graf til grafregularisering i NSL følges typisk følgende trin:
1. Datarepræsentation: Det første trin er at repræsentere datapunkterne i et passende format. Dette kunne involvere kodning af datapunkterne som funktionsvektorer eller indlejringer, der fanger relevant information om dataene.
2. Lighedsmåling: Dernæst defineres et lighedsmål for at kvantificere relationerne mellem datapunkter. Dette kunne være baseret på forskellige metrikker såsom euklidisk afstand, cosinus-lighed eller grafbaserede mål som korteste veje.
3. Tærskelværdi: Afhængigt af det anvendte lighedsmål kan der anvendes en tærskelværdi for at bestemme, hvilke datapunkter der er forbundet i grafen. Datapunkter med ligheder over tærsklen er forbundet med kanter i grafen.
4. Grafkonstruktion: Ved hjælp af de beregnede ligheder og tærskelværdier konstrueres en grafstruktur, hvor noder repræsenterer datapunkter og kanter repræsenterer relationerne mellem dem. Denne graf tjener som grundlag for at anvende grafregulariseringsteknikker i NSL-rammerne.
5. Indarbejdelse i modellen: Når grafen er konstrueret, integreres den i maskinlæringsmodellen som en regulariseringsterm. Ved at udnytte grafstrukturen under træning kan modellen lære af både dataene og relationerne indkodet i grafen, hvilket fører til forbedret generaliseringsydelse.
For eksempel, i en semi-overvåget læringsopgave, hvor mærkede og umærkede datapunkter er tilgængelige, kan grafregularisering hjælpe med at udbrede etiketinformation gennem grafen for at forbedre modellens forudsigelser om umærkede datapunkter. Ved at udnytte relationerne mellem datapunkter kan modellen lære en mere robust repræsentation, der fanger den underliggende struktur af datadistributionen.
Grafregularisering i forbindelse med NSL med TensorFlow involverer at konstruere en graf, hvor noder repræsenterer datapunkter og kanter repræsenterer relationer mellem datapunkterne. Ansvaret for at oprette denne graf ligger hos dataforskeren eller maskinlæringsingeniøren, som definerer datarepræsentation, lighedsmål, tærskelværdi og grafkonstruktionstrin for at inkorporere grafen i maskinlæringsmodellen for forbedret ydeevne.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruge et indlejringslag til automatisk at tildele korrekte akser til et plot af repræsentation af ord som vektorer?
- Hvad er formålet med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan anvendes funktionsudtrækningsprocessen i et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til billedgenkendelse?
- Er det nødvendigt at bruge en asynkron indlæringsfunktion til maskinlæringsmodeller, der kører i TensorFlow.js?
- Hvad er TensorFlow Keras Tokenizer API's maksimale antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API bruges til at finde de mest hyppige ord?
- Hvad er TOCO?
- Hvad er forholdet mellem et antal epoker i en maskinlæringsmodel og nøjagtigheden af forudsigelse ved at køre modellen?
- Producerer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning af TensorFlow et udvidet træningsdatasæt baseret på naturlige grafdata?
- Hvad er pack neighbours API i Neural Structured Learning af TensorFlow?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals