למידה מובנית עצבית (NSL) היא מסגרת ב-TensorFlow המאפשרת אימון של רשתות עצביות באמצעות אותות מובנים בנוסף לכניסות תכונות סטנדרטיות. האותות המובנים יכולים להיות מיוצגים כגרפים, כאשר צמתים תואמים למופעים וקצוות לוכדים יחסים ביניהם. גרפים אלה יכולים לשמש כדי לקודד סוגים שונים של מידע, כגון דמיון, היררכיה או קרבה, וניתן למנף אותם כדי להסדיר את תהליך האימון של רשתות עצביות.
ניתן לנצל את הקלט המבנה בלמידה מובנית עצבית כדי להסדיר את האימון של רשת עצבית. על ידי שילוב המידע המבוסס על גרפים במהלך האימון, NSL מאפשר למודל ללמוד לא רק מנתוני הקלט הגולמיים אלא גם מהקשרים המקודדים בגרף. מקור מידע נוסף זה יכול לעזור לשפר את יכולות ההכללה של המודל, במיוחד בתרחישים שבהם הנתונים המסומנים מוגבלים או רועשים.
אחת הדרכים הנפוצות למנף את קלט המבנה להסדרה היא באמצעות שימוש בטכניקות הסדרת גרפים. הסדרת גרפים מעודדת את המודל לייצר הטמעות המכבדות את מבנה הגרף, ובכך לקדם חלקות ועקביות בייצוגים הנלמדים. מונח רגולציה זה מתווסף בדרך כלל לפונקציית ההפסד במהלך האימון, ומעניש סטיות מהיחסים הצפויים מבוססי גרף.
לדוגמה, שקול תרחיש שבו אתה מאמן רשת עצבית לסיווג מסמכים. בנוסף לתוכן הטקסט של המסמכים, יש לך גם מידע על הדמיון בין מסמכים על סמך תוכנם. על ידי בניית גרף שבו צמתים מייצגים מסמכים וקצוות מייצגים יחסי דמיון, אתה יכול לשלב קלט מבנה זה ב-NSL כדי להנחות את תהליך הלמידה. לאחר מכן, המודל יכול ללמוד לא רק לסווג מסמכים על סמך תוכנם אלא גם לקחת בחשבון את קווי הדמיון של המסמכים המקודדים בגרף.
יתר על כן, קלט המבנה יכול להיות מועיל במיוחד בתרחישים שבהם הנתונים מציגים מבנה גרף טבעי, כגון רשתות חברתיות, רשתות ציטוט או רשתות ביולוגיות. על ידי לכידת הקשרים המובנים בנתונים באמצעות הגרף, NSL יכול לעזור להסדיר את תהליך האימון ולשפר את ביצועי המודל במשימות הכרוכות בניצול קשרים אלה.
ניתן להשתמש בקלט המבנה בלמידה מובנית עצבית ביעילות כדי להסדיר את האימון של רשת עצבית על ידי שילוב מידע מבוסס גרפים המשלים את נתוני הקלט הגולמיים. טכניקת רגולציה זו יכולה לשפר את יכולות ההכללה והביצועים של המודל, במיוחד בתרחישים שבהם אותות מובנים זמינים ויכולה לספק תובנות חשובות ללמידה.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד ניתן להשתמש בשכבת הטבעה כדי להקצות אוטומטית צירים מתאימים לחלקת ייצוג של מילים כווקטורים?
- מהי המטרה של איגוד מקסימלי ב-CNN?
- כיצד מיושם תהליך חילוץ התכונות ברשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי תמונה?
- האם יש צורך להשתמש בפונקציית למידה אסינכרונית עבור מודלים של למידת מכונה הפועלים ב- TensorFlow.js?
- מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
- האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
- מה זה TOCO?
- מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
- האם ה-API של חבילת השכנים ב-Neural Structured Learning של TensorFlow מייצר מערך אימון מוגבר המבוסס על נתוני גרפים טבעיים?
- מהו ה-Pack neighbors API בלמידה מובנית עצבית של TensorFlow?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals