Το Neural Structured Learning (NSL) είναι ένα πλαίσιο στο TensorFlow που επιτρέπει την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας δομημένα σήματα εκτός από τις τυπικές εισόδους χαρακτηριστικών. Τα δομημένα σήματα μπορούν να αναπαρασταθούν ως γραφήματα, όπου οι κόμβοι αντιστοιχούν σε στιγμιότυπα και οι ακμές καταγράφουν σχέσεις μεταξύ τους. Αυτά τα γραφήματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την κωδικοποίηση διαφόρων τύπων πληροφοριών, όπως η ομοιότητα, η ιεραρχία ή η εγγύτητα, και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την τακτοποίηση της διαδικασίας εκπαίδευσης των νευρωνικών δικτύων.
Η είσοδος δομής στη Νευρωνική Δομημένη Μάθηση μπορεί πράγματι να χρησιμοποιηθεί για την τακτοποίηση της εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου. Με την ενσωμάτωση των πληροφοριών που βασίζονται σε γράφημα κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το NSL επιτρέπει στο μοντέλο να μαθαίνει όχι μόνο από τα ακατέργαστα δεδομένα εισόδου αλλά και από τις σχέσεις που κωδικοποιούνται στο γράφημα. Αυτή η πρόσθετη πηγή πληροφοριών μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση των δυνατοτήτων γενίκευσης του μοντέλου, ειδικά σε σενάρια όπου τα δεδομένα με ετικέτα είναι περιορισμένα ή θορυβώδη.
Ένας συνηθισμένος τρόπος αξιοποίησης της εισόδου δομής για κανονικοποίηση είναι μέσω της χρήσης τεχνικών τακτοποίησης γραφημάτων. Η τακτοποίηση γραφήματος ενθαρρύνει το μοντέλο να παράγει ενσωματώσεις που σέβονται τη δομή του γραφήματος, προάγοντας έτσι την ομαλότητα και τη συνέπεια στις μαθημένες αναπαραστάσεις. Αυτός ο όρος τακτοποίησης προστίθεται συνήθως στη συνάρτηση απώλειας κατά τη διάρκεια της προπόνησης, τιμωρώντας τις αποκλίσεις από τις αναμενόμενες σχέσεις που βασίζονται σε γράφημα.
Για παράδειγμα, εξετάστε ένα σενάριο όπου εκπαιδεύετε ένα νευρωνικό δίκτυο για ταξινόμηση εγγράφων. Εκτός από το περιεχόμενο κειμένου των εγγράφων, έχετε επίσης πληροφορίες σχετικά με την ομοιότητα μεταξύ των εγγράφων με βάση το περιεχόμενό τους. Κατασκευάζοντας ένα γράφημα όπου οι κόμβοι αντιπροσωπεύουν έγγραφα και οι ακμές αντιπροσωπεύουν σχέσεις ομοιότητας, μπορείτε να ενσωματώσετε αυτήν την είσοδο δομής στο NSL για να καθοδηγήσετε τη διαδικασία εκμάθησης. Στη συνέχεια, το μοντέλο μπορεί να μάθει όχι μόνο να ταξινομεί έγγραφα με βάση το περιεχόμενό τους, αλλά και να λαμβάνει υπόψη τις ομοιότητες των εγγράφων που κωδικοποιούνται στο γράφημα.
Επιπλέον, η εισαγωγή δομής μπορεί να είναι ιδιαίτερα ωφέλιμη σε σενάρια όπου τα δεδομένα παρουσιάζουν μια φυσική δομή γραφήματος, όπως κοινωνικά δίκτυα, δίκτυα παραπομπών ή βιολογικά δίκτυα. Καταγράφοντας τις εγγενείς σχέσεις στα δεδομένα μέσω του γραφήματος, το NSL μπορεί να βοηθήσει στην τακτοποίηση της εκπαιδευτικής διαδικασίας και στη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου σε εργασίες που περιλαμβάνουν την εκμετάλλευση αυτών των σχέσεων.
Η είσοδος δομής στο Neural Structured Learning μπορεί να χρησιμοποιηθεί αποτελεσματικά για την τακτοποίηση της εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου ενσωματώνοντας πληροφορίες βασισμένες σε γραφήματα που συμπληρώνουν τα ακατέργαστα δεδομένα εισόδου. Αυτή η τεχνική τακτοποίησης μπορεί να βελτιώσει τις δυνατότητες γενίκευσης και την απόδοση του μοντέλου, ειδικά σε σενάρια όπου είναι διαθέσιμα δομημένα σήματα και μπορεί να προσφέρει πολύτιμες γνώσεις για μάθηση.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Πώς μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει ένα επίπεδο ενσωμάτωσης για να εκχωρήσει αυτόματα τους κατάλληλους άξονες για μια γραφική παράσταση αναπαράστασης λέξεων ως διανυσμάτων;
- Ποιος είναι ο σκοπός του max pooling σε ένα CNN;
- Πώς εφαρμόζεται η διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) στην αναγνώριση εικόνας;
- Είναι απαραίτητο να χρησιμοποιήσετε μια συνάρτηση ασύγχρονης εκμάθησης για μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που εκτελούνται στο TensorFlow.js;
- Ποια είναι η παράμετρος μέγιστου αριθμού λέξεων API TensorFlow Keras Tokenizer;
- Μπορεί το TensorFlow Keras Tokenizer API να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση των πιο συχνών λέξεων;
- Τι είναι το TOCO;
- Ποια είναι η σχέση μεταξύ ενός αριθμού εποχών σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και της ακρίβειας της πρόβλεψης από την εκτέλεση του μοντέλου;
- Το πακέτο γειτονικών API στο Neural Structured Learning of TensorFlow παράγει ένα επαυξημένο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που βασίζεται σε δεδομένα φυσικών γραφημάτων;
- Τι είναι το API γειτονικών πακέτων στο Neural Structured Learning of TensorFlow;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals