למידה מובנית עצבית (NSL) היא מסגרת למידת מכונה שפותחה על ידי גוגל המאפשרת אימון של רשתות עצביות באמצעות אותות מובנים בנוסף לכניסות תכונות סטנדרטיות. מסגרת זו שימושית במיוחד בתרחישים שבהם לנתונים יש מבנה מובנה שניתן למנף אותו לשיפור ביצועי המודל. בהקשר של תמונות רבות של חתולים וכלבים, ניתן ליישם NSL כדי לשפר את תהליך הלמידה על ידי שילוב היחסים בין התמונות בתהליך האילוף.
דרך אחת שבה ניתן ליישם NSL בתרחיש זה היא באמצעות הסדרת גרפים. הסדרת גרפים כוללת בניית גרף שבו צמתים מייצגים נקודות נתונים (תמונות של חתולים וכלבים במקרה זה) והקצוות מייצגים יחסים בין נקודות הנתונים. ניתן להגדיר קשרים אלה על סמך דמיון בין תמונות, כגון תמונות דומות מבחינה ויזואלית מחוברות באמצעות קצה בגרף. על ידי שילוב מבנה הגרף הזה בתהליך האימון, NSL מעודד את המודל ללמוד ייצוגים המכבדים את היחסים בין התמונות, מה שמוביל להכללה ולחוסן משופרים.
כאשר מאמנים רשת עצבית באמצעות NSL עם הסדרת גרפים, המודל לומד לא רק מערכי הפיקסלים הגולמיים של התמונות אלא גם מהיחסים המקודדים בגרף. זה יכול לעזור למודל להכליל טוב יותר לנתונים בלתי נראים, מכיוון שהוא לומד ללכוד את המבנה הבסיסי של הנתונים מעבר לדוגמאות בודדות בלבד. בהקשר של תמונות של חתולים וכלבים, פירוש הדבר יכול להיות שהמודל לומד תכונות ספציפיות לכל כיתה אך גם לוכד קווי דמיון והבדלים בין שתי המעמדות בהתבסס על היחסים בגרף.
כדי לענות על השאלה האם NSL יכולה לייצר תמונות חדשות על סמך תמונות קיימות, חשוב להבהיר ש-NSL בעצמה לא מייצרת תמונות חדשות. במקום זאת, NSL משמש לשיפור תהליך האימון של רשת עצבית על ידי שילוב אותות מובנים, כגון קשרי גרף, בתהליך הלמידה. המטרה של NSL היא לשפר את יכולתו של המודל ללמוד מהנתונים שהוא מסופק, במקום לייצר נקודות נתונים חדשות.
ניתן ליישם NSL לאימון רשתות עצביות על מערכי נתונים עם קשרים מובנים, כגון תמונות של חתולים וכלבים, על ידי שילוב של הסדרת גרפים כדי ללכוד את המבנה הבסיסי של הנתונים. זה יכול להוביל לשיפור ביצועי המודל ולהכללה על ידי מינוף היחסים בין נקודות הנתונים בנוסף לתכונות הגולמיות של הנתונים.
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