Neuralno strukturirano učenje (NSL) je okvir za mašinsko učenje koji integriše strukturirane signale u proces obuke. Ovi strukturirani signali su tipično predstavljeni kao grafovi, gdje čvorovi odgovaraju instancama ili karakteristikama, a rubovi hvataju odnose ili sličnosti između njih. U kontekstu TensorFlow-a, NSL vam omogućava da ugradite tehnike regulisanja grafova tokom obuke neuronskih mreža, koristeći informacije kodirane u grafu kako biste poboljšali generalizaciju i robusnost modela.
Jedno uobičajeno pitanje koje se postavlja je da li se NSL može koristiti sa podacima za koje ne postoji prirodni graf. Odgovor je da, NSL se i dalje može efikasno primijeniti čak i kada u podacima nema eksplicitnog grafikona. U takvim slučajevima možete konstruisati graf na osnovu inherentne strukture ili odnosa podataka. Na primjer, u zadacima klasifikacije teksta, možete izgraditi graf u kojem čvorovi predstavljaju riječi ili rečenice, a ivice ukazuju na semantičku sličnost ili obrasce zajedničkog pojavljivanja.
Štaviše, NSL pruža fleksibilnost za definisanje prilagođenih mehanizama konstrukcije grafova prilagođenih specifičnim karakteristikama podataka. Ovo vam omogućava da uhvatite specifično znanje ili ovisnosti o domeni koje možda nisu evidentne samo iz neobrađenih karakteristika unosa. Uključujući takvo znanje iz domena u proces obuke, NSL omogućava neuronskoj mreži da uči efikasnije iz podataka i daje bolja predviđanja.
U scenarijima u kojima prirodni graf nije prisutan ili je lako dostupan, NSL nudi moćan alat za obogaćivanje procesa učenja uvođenjem strukturiranih signala koji kodiraju vrijedne informacije izvan onoga što sirove karakteristike mogu prenijeti. Ovo može dovesti do poboljšanih performansi modela, posebno u zadacima gdje odnosi ili zavisnosti između instanci igraju ključnu ulogu u preciznosti predviđanja.
Da biste dodatno ilustrirali ovaj koncept, razmotrite sistem preporuka u kojem korisnici stupaju u interakciju sa stavkama. Iako se neobrađeni podaci mogu sastojati od interakcija korisnik-stavka, bez eksplicitnog prikaza grafa, NSL može konstruirati graf gdje su korisnici i stavke čvorovi povezani rubovima koji ukazuju na interakcije. Uvežbavanjem modela preporuka sa ovom regularizacijom grafa, sistem može iskoristiti implicitne odnose između korisnika i stavki kako bi napravio personalizovanije i tačnije preporuke.
Neuralno strukturirano učenje može se efikasno koristiti sa podacima kojima nedostaje prirodan graf konstruisanjem prilagođenih grafova na osnovu urođene strukture podataka ili znanja specifičnog za domen. Ovaj pristup poboljšava proces učenja uključivanjem vrijednih strukturiranih signala, što dovodi do poboljšane generalizacije modela i performansi u različitim zadacima mašinskog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals