Neural Structured Learning (NSL) er en ramme i TensorFlow, der giver mulighed for træning af neurale netværk ved hjælp af strukturerede signaler ud over standardfunktionsinput. De strukturerede signaler kan repræsenteres som grafer, hvor noder svarer til instanser, og kanter fanger relationer mellem dem. Disse grafer kan bruges til at kode forskellige typer information, såsom lighed, hierarki eller nærhed, og kan udnyttes til at regulere træningsprocessen i neurale netværk.
Strukturinputtet i neural struktureret læring kan faktisk bruges til at regulere træningen af et neuralt netværk. Ved at inkorporere den grafbaserede information under træningen, gør NSL det muligt for modellen at lære ikke kun af de rå inputdata, men også fra relationerne indkodet i grafen. Denne yderligere informationskilde kan hjælpe med at forbedre modellens generaliseringsmuligheder, især i scenarier, hvor mærkede data er begrænsede eller støjende.
En almindelig måde at udnytte strukturinputtet til regularisering på er ved at bruge grafregulariseringsteknikker. Grafregularisering tilskynder modellen til at producere indlejringer, der respekterer grafens struktur, og derved fremmer glathed og konsistens i de indlærte repræsentationer. Denne regulariseringsterm føjes typisk til tabsfunktionen under træning, hvilket straffer afvigelser fra de forventede grafbaserede relationer.
Overvej for eksempel et scenarie, hvor du træner et neuralt netværk til dokumentklassificering. Udover tekstindholdet i dokumenterne har du også information om ligheden mellem dokumenter ud fra deres indhold. Ved at konstruere en graf, hvor noder repræsenterer dokumenter, og kanter repræsenterer lighedsforhold, kan du inkorporere dette strukturinput i NSL for at guide læringsprocessen. Modellen kan så lære at ikke kun klassificere dokumenter baseret på deres indhold, men også tage hensyn til dokumentlighederne indkodet i grafen.
Desuden kan strukturinputtet være særligt fordelagtigt i scenarier, hvor dataene udviser en naturlig grafstruktur, såsom sociale netværk, citationsnetværk eller biologiske netværk. Ved at fange de iboende relationer i dataene gennem grafen, kan NSL hjælpe med at regularisere træningsprocessen og forbedre modellens ydeevne på opgaver, der involverer udnyttelse af disse relationer.
Strukturinputtet i Neural Structured Learning kan effektivt bruges til at regulere træningen af et neuralt netværk ved at inkorporere grafbaseret information, der komplementerer de rå inputdata. Denne regulariseringsteknik kan forbedre modellens generaliseringsevner og ydeevne, især i scenarier, hvor strukturerede signaler er tilgængelige og kan give værdifuld indsigt til læring.
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