Cine construiește un grafic utilizat în tehnica de regularizare a graficului, implicând un grafic în care nodurile reprezintă puncte de date și muchiile reprezintă relații între punctele de date?
Regularizarea graficelor este o tehnică fundamentală în învățarea automată care implică construirea unui grafic în care nodurile reprezintă puncte de date și marginile reprezintă relații dintre punctele de date. În contextul învățării structurate neuronale (NSL) cu TensorFlow, graficul este construit prin definirea modului în care punctele de date sunt conectate pe baza asemănărilor sau relațiilor lor. The
Care sunt câteva exemple de învățare semi-supravegheată?
Învățarea semi-supravegheată este o paradigmă de învățare automată care se încadrează între învățarea supravegheată (unde toate datele sunt etichetate) și învățarea nesupravegheată (unde nu sunt etichetate date). În învățarea semi-supravegheată, algoritmul învață dintr-o combinație de o cantitate mică de date etichetate și o cantitate mare de date neetichetate. Această abordare este deosebit de utilă atunci când obțineți