Neuralno strukturirano učenje (NSL) je okvir u TensorFlow-u koji omogućava obuku neuronskih mreža koristeći strukturirane signale pored standardnih ulaza karakteristika. Strukturirani signali mogu biti predstavljeni kao grafovi, gdje čvorovi odgovaraju instancama, a rubovi hvataju odnose između njih. Ovi grafovi se mogu koristiti za kodiranje različitih tipova informacija, kao što su sličnost, hijerarhija ili blizina, i mogu se koristiti za regulisanje procesa obuke neuronskih mreža.
Ulaz strukture u neuronsko strukturirano učenje zaista se može iskoristiti za regularizaciju obuke neuronske mreže. Uključujući informacije zasnovane na grafu tokom obuke, NSL omogućava modelu da uči ne samo iz sirovih ulaznih podataka već i iz odnosa kodiranih u grafu. Ovaj dodatni izvor informacija može pomoći u poboljšanju sposobnosti generalizacije modela, posebno u scenarijima gdje su označeni podaci ograničeni ili bučni.
Jedan uobičajeni način da se iskoristi strukturni ulaz za regularizaciju je korištenje tehnika regularizacije grafova. Regulizacija grafa podstiče model da proizvodi ugradnje koje poštuju strukturu grafa, čime se promovišu glatkoća i konzistentnost u naučenim reprezentacijama. Ovaj termin regularizacije se obično dodaje funkciji gubitka tokom treninga, kažnjavajući odstupanja od očekivanih odnosa zasnovanih na grafu.
Na primjer, razmislite o scenariju u kojem obučavate neuronsku mrežu za klasifikaciju dokumenata. Osim tekstualnog sadržaja dokumenata, imate i informacije o sličnosti između dokumenata na osnovu njihovog sadržaja. Konstruisanjem grafa gde čvorovi predstavljaju dokumente, a ivice predstavljaju odnose sličnosti, možete da ugradite ovu strukturu input u NSL da vodite proces učenja. Model tada može naučiti ne samo da klasifikuje dokumente na osnovu njihovog sadržaja, već i da uzme u obzir sličnosti dokumenata kodiranih u grafikonu.
Nadalje, strukturni unos može biti posebno koristan u scenarijima gdje podaci pokazuju prirodnu strukturu grafa, kao što su društvene mreže, mreže citiranja ili biološke mreže. Snimanjem inherentnih odnosa u podacima kroz graf, NSL može pomoći u regularizaciji procesa obuke i poboljšanju performansi modela na zadacima koji uključuju iskorištavanje ovih odnosa.
Ulaz strukture u neuronsko strukturiranom učenju može se efikasno koristiti za regulisanje obuke neuronske mreže ugradnjom informacija zasnovanih na grafu koji dopunjuju sirove ulazne podatke. Ova tehnika regularizacije može poboljšati mogućnosti generalizacije i performanse modela, posebno u scenarijima gdje su strukturirani signali dostupni i može pružiti vrijedne uvide za učenje.
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