גרפים טבעיים הם ייצוגים גרפיים של נתונים מהעולם האמיתי שבהם צמתים מייצגים ישויות, וקצוות מציינים קשרים בין הישויות הללו. גרפים אלו משמשים בדרך כלל למודל של מערכות מורכבות כגון רשתות חברתיות, רשתות ציטוט, רשתות ביולוגיות ועוד. גרפים טבעיים לוכדים דפוסים ותלות מורכבים הקיימים בנתונים, מה שהופך אותם לבעלי ערך עבור משימות למידת מכונה שונות, כולל אימון רשתות עצביות.
בהקשר של אימון רשתות עצביות, ניתן למנף גרפים טבעיים כדי לשפר את תהליך הלמידה על ידי שילוב מידע יחסי בין נקודות נתונים. למידה מובנית עצבית (NSL) עם TensorFlow היא מסגרת המאפשרת שילוב של גרפים טבעיים בתהליך האימון של רשתות עצביות. על ידי שימוש בגרפים טבעיים, NSL מאפשר לרשתות עצביות ללמוד הן מנתוני תכונה והן מנתונים בעלי מבנה גרף בו-זמנית, מה שמוביל להכללת מודל וחוסן משופרים.
השילוב של גרפים טבעיים באימון רשתות עצביות עם NSL כרוך במספר שלבים מרכזיים:
1. בניית גרפים: הצעד הראשון הוא בניית גרף טבעי הלוכד את היחסים בין נקודות נתונים. ניתן לעשות זאת על סמך ידע בתחום או על ידי חילוץ קשרים מהנתונים עצמם. לדוגמה, ברשת חברתית, צמתים יכולים לייצג יחידים, וקצוות יכולים לייצג חברויות.
2. הסדרת גרפים: לאחר בניית הגרף הטבעי, הוא משמש להסדרת תהליך האימון של הרשת העצבית. רגולציה זו מעודדת את המודל ללמוד ייצוגים חלקים ועקביים עבור צמתים מחוברים בגרף. על ידי אכיפת הסדר זה, המודל יכול להכליל טוב יותר לנקודות נתונים בלתי נראות.
3. הגדלת גרפים: ניתן להשתמש בגרפים טבעיים גם כדי להגדיל את נתוני האימון על ידי שילוב תכונות מבוססות גרפים בקלט הרשת העצבית. זה מאפשר למודל ללמוד הן מנתוני תכונה והן ממידע יחסי המקודד בגרף, מה שמוביל לתחזיות חזקות ומדויקות יותר.
4. הטבעות גרפים: ניתן להשתמש בגרפים טבעיים כדי ללמוד הטמעות במידות נמוכות עבור צמתים בגרף. הטמעות אלו לוכדות את המידע המבני והיחסי הקיים בגרף, אשר יכול לשמש עוד כתכונות קלט עבור הרשת העצבית. על ידי לימוד ייצוגים משמעותיים מהגרף, המודל יכול ללכוד טוב יותר את הדפוסים הבסיסיים בנתונים.
ניתן להשתמש בגרפים טבעיים ביעילות לאימון רשתות עצביות על ידי מתן מידע יחסי נוסף ותלות מבנית הקיימת בנתונים. על ידי שילוב גרפים טבעיים בתהליך האימון עם מסגרות כמו NSL, רשתות עצביות יכולות להשיג ביצועים והכללה משופרים במשימות שונות של למידת מכונה.
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