Neural Structured Learning (NSL) minangka kerangka pembelajaran mesin sing dikembangake dening Google sing ngidini kanggo latihan jaringan saraf nggunakake sinyal terstruktur saliyane input fitur standar. Framework iki utamané migunani ing skenario ngendi data duwe struktur gawan sing bisa leveraged kanggo nambah kinerja model. Ing konteks duwe akeh gambar kucing lan asu, NSL bisa diterapake kanggo ningkatake proses sinau kanthi nggabungake hubungan antarane gambar ing proses latihan.
Salah sawijining cara NSL bisa diterapake ing skenario iki yaiku nggunakake regularisasi grafik. Regularisasi grafik kalebu nggawe grafik ing ngendi simpul makili titik data (gambar kucing lan asu ing kasus iki) lan pinggiran nuduhake hubungan antarane titik data. Hubungan kasebut bisa ditetepake adhedhasar kamiripan antarane gambar, kayata gambar sing padha visual sing disambungake dening pinggiran ing grafik. Kanthi nggabungake struktur grafik iki ing proses latihan, NSL nyengkuyung model kasebut kanggo sinau perwakilan sing ngurmati hubungan antarane gambar, ndadékaké generalisasi lan kakuwatan sing luwih apik.
Nalika nglatih jaringan saraf nggunakake NSL kanthi regularisasi grafik, model kasebut ora mung sinau saka nilai piksel mentah saka gambar nanging uga saka hubungan sing dienkode ing grafik kasebut. Iki bisa mbantu model umume luwih apik kanggo data sing ora katon, amarga sinau kanggo njupuk struktur dhasar data ngluwihi conto individu. Ing konteks gambar kucing lan asu, iki bisa uga ateges model sinau fitur sing spesifik kanggo saben kelas nanging uga bisa njupuk persamaan lan beda antarane rong kelas kasebut adhedhasar hubungan ing grafik.
Kanggo njawab pitakonan apa NSL bisa gawé gambar anyar adhedhasar gambar ana, iku penting kanggo njlentrehake sing NSL dhewe ora generate gambar anyar. Nanging, NSL digunakake kanggo ningkatake proses latihan jaringan saraf kanthi nggabungake sinyal terstruktur, kayata hubungan grafik, menyang proses pembelajaran. Tujuan saka NSL yaiku kanggo nambah kemampuan model kanggo sinau saka data sing diwenehake, tinimbang ngasilake titik data anyar.
NSL bisa diterapake kanggo nglatih jaringan saraf ing set data kanthi hubungan terstruktur, kayata gambar kucing lan asu, kanthi nggabungake regularisasi grafik kanggo njupuk struktur dhasar data kasebut. Iki bisa nyebabake kinerja model lan generalisasi sing luwih apik kanthi nggunakake hubungan antarane titik data saliyane fitur mentah data.
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
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: Sinau Struktur Neural kanthi TensorFlow (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Ringkesan kerangka Sinau Struktur Neural (pindhah menyang topik sing gegandhengan)