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. Responsabilitatea creării acestui grafic revine omului de știință de date sau inginerului de învățare automată care proiectează modelul.
Pentru a construi un grafic pentru regularizarea graficului în NSL, sunt de obicei urmați următorii pași:
1. Reprezentarea datelor: Primul pas este reprezentarea punctelor de date într-un format adecvat. Aceasta ar putea implica codificarea punctelor de date ca vectori de caracteristici sau înglobări care captează informații relevante despre date.
2. Măsura similarității: În continuare, este definită o măsură de similaritate pentru a cuantifica relațiile dintre punctele de date. Aceasta s-ar putea baza pe diferite valori, cum ar fi distanța euclidiană, asemănarea cosinusului sau măsuri bazate pe grafice, cum ar fi cele mai scurte căi.
3. Pragării: În funcție de măsura de similitudine utilizată, se poate aplica un prag pentru a determina ce puncte de date sunt conectate în grafic. Punctele de date cu asemănări peste prag sunt conectate prin muchii în grafic.
4. Construcția graficului: Folosind asemănările și pragurile calculate, se construiește o structură grafică în care nodurile reprezintă punctele de date și marginile reprezintă relațiile dintre ele. Acest grafic servește drept bază pentru aplicarea tehnicilor de regularizare a graficului în cadrul NSL.
5. Încorporarea în Model: Odată ce graficul este construit, acesta este integrat în modelul de învățare automată ca termen de regularizare. Prin valorificarea structurii graficului în timpul antrenamentului, modelul poate învăța atât din datele, cât și din relațiile codificate în grafic, ceea ce duce la o performanță îmbunătățită de generalizare.
De exemplu, într-o sarcină de învățare semi-supravegheată în care sunt disponibile puncte de date etichetate și neetichetate, regularizarea graficului poate ajuta la propagarea informațiilor de etichetă prin grafic pentru a îmbunătăți predicțiile modelului asupra punctelor de date neetichetate. Prin valorificarea relațiilor dintre punctele de date, modelul poate învăța o reprezentare mai robustă care surprinde structura de bază a distribuției datelor.
Regularizarea graficului în contextul NSL cu TensorFlow implică construirea unui grafic în care nodurile reprezintă puncte de date, iar marginile reprezintă relații dintre punctele de date. Responsabilitatea creării acestui grafic revine omului de știință de date sau inginerului de învățare automată, care definește reprezentarea datelor, măsurarea similitudinii, pașii de prag și construcția graficului pentru a încorpora graficul în modelul de învățare automată pentru o performanță îmbunătățită.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Cum se poate folosi un strat de încorporare pentru a atribui automat axele adecvate pentru o diagramă de reprezentare a cuvintelor ca vectori?
- Care este scopul poolingului maxim într-un CNN?
- Cum se aplică procesul de extracție a caracteristicilor într-o rețea neuronală convoluțională (CNN) recunoașterii imaginilor?
- Este necesar să folosiți o funcție de învățare asincronă pentru modelele de învățare automată care rulează în TensorFlow.js?
- Care este parametrul pentru numărul maxim de cuvinte API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Poate fi folosit API-ul TensorFlow Keras Tokenizer pentru a găsi cele mai frecvente cuvinte?
- Ce este TOCO?
- Care este relația dintre un număr de epoci dintr-un model de învățare automată și acuratețea predicției din rularea modelului?
- API-ul pack vecins din Neural Structured Learning of TensorFlow produce un set de date de antrenament augmentat bazat pe date grafice naturale?
- Ce este API-ul pack neighbors în Neural Structured Learning al TensorFlow?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals