Neural Structured Learning (NSL) minangka kerangka kerja ing TensorFlow sing ngidini kanggo latihan jaringan saraf nggunakake sinyal terstruktur saliyane input fitur standar. Sinyal sing wis kabentuk bisa diwakili minangka grafik, ing ngendi simpul kasebut cocog karo kedadeyan lan pinggiran njupuk hubungan ing antarane. Grafik kasebut bisa digunakake kanggo ngodhe macem-macem jinis informasi, kayata mirip, hirarki, utawa jarak, lan bisa digunakake kanggo ngatur proses latihan jaringan saraf.
Input struktur ing Neural Structured Learning pancen bisa digunakake kanggo ngatur latihan jaringan saraf. Kanthi nggabungake informasi adhedhasar grafik sajrone latihan, NSL ngidini model sinau ora mung saka data input mentah nanging uga saka hubungan sing dikode ing grafik. Sumber informasi tambahan iki bisa mbantu ningkatake kabisan generalisasi model, utamane ing skenario ing ngendi data sing diwenehi label diwatesi utawa rame.
Salah sawijining cara umum kanggo nggunakake input struktur kanggo regularisasi yaiku nggunakake teknik regularisasi grafik. Regularisasi grafik nyengkuyung model kanggo ngasilake embeddings sing ngurmati struktur grafik, saéngga ningkatake kelancaran lan konsistensi ing representasi sing dipelajari. Istilah regularisasi iki biasane ditambahake menyang fungsi mundhut sajrone latihan, ngukum penyimpangan saka hubungan adhedhasar grafik sing dikarepake.
Contone, nimbang skenario nalika sampeyan nglatih jaringan saraf kanggo klasifikasi dokumen. Saliyane isi teks dokumen, sampeyan uga duwe informasi babagan kamiripan antarane dokumen adhedhasar isine. Kanthi mbangun grafik ing ngendi simpul makili dokumen lan pinggiran makili hubungan mirip, sampeyan bisa nggabungake input struktur iki menyang NSL kanggo nuntun proses sinau. Model kasebut banjur bisa sinau ora mung nggolongake dokumen adhedhasar isine nanging uga nimbang persamaan dokumen sing dikode ing grafik.
Salajengipun, input struktur bisa migunani utamane ing skenario ing ngendi data nuduhake struktur grafik alami, kayata jaringan sosial, jaringan kutipan, utawa jaringan biologis. Kanthi njupuk hubungan sing ana ing data liwat grafik, NSL bisa mbantu ngatur proses latihan lan ningkatake kinerja model ing tugas sing ngeksploitasi hubungan kasebut.
Input struktur ing Neural Structured Learning bisa digunakake kanthi efektif kanggo ngatur latihan jaringan saraf kanthi nggabungake informasi adhedhasar grafik sing nglengkapi data input mentah. Teknik regularisasi iki bisa ningkatake kemampuan lan kinerja generalisasi model, utamane ing skenario sing kasedhiya sinyal terstruktur lan bisa menehi wawasan sing penting kanggo sinau.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals