Prirodni grafikoni su grafički prikazi podataka iz stvarnog svijeta gdje čvorovi predstavljaju entitete, a rubovi označavaju odnose između tih entiteta. Ovi se grafikoni obično koriste za modeliranje složenih sustava kao što su društvene mreže, mreže citiranja, biološke mreže itd. Prirodni grafikoni bilježe zamršene obrasce i ovisnosti prisutne u podacima, što ih čini vrijednima za različite zadatke strojnog učenja, uključujući obuku neuronskih mreža.
U kontekstu obuke neuronske mreže, prirodni grafikoni mogu se iskoristiti za poboljšanje procesa učenja uključivanjem relacijskih informacija između podatkovnih točaka. Neuralno strukturirano učenje (NSL) s TensorFlow je okvir koji omogućuje integraciju prirodnih grafova u proces obuke neuronskih mreža. Korištenjem prirodnih grafova, NSL omogućuje neuronskim mrežama da uče iz podataka značajki i podataka strukturiranih grafovima istovremeno, što dovodi do poboljšane generalizacije modela i robusnosti.
Integracija prirodnih grafova u obuku neuronske mreže s NSL-om uključuje nekoliko ključnih koraka:
1. Konstrukcija grafikona: Prvi korak je konstruirati prirodni grafikon koji bilježi odnose između podatkovnih točaka. To se može učiniti na temelju poznavanja domene ili izvlačenjem veza iz samih podataka. Na primjer, u društvenoj mreži čvorovi mogu predstavljati pojedince, a rubovi mogu predstavljati prijateljstva.
2. Regulacija grafa: Jednom kada je prirodni graf konstruiran, koristi se za reguliranje procesa treniranja neuronske mreže. Ova regularizacija potiče model da nauči glatke i dosljedne prikaze za povezane čvorove u grafu. Provođenjem ove regularizacije, model se može bolje generalizirati na nevidljive podatkovne točke.
3. Povećanje grafikona: Prirodni grafikoni također se mogu koristiti za povećanje podataka o obuci uključivanjem značajki temeljenih na grafikonu u ulaz neuronske mreže. To omogućuje modelu da uči iz podataka značajki i relacijskih informacija kodiranih u grafikonu, što dovodi do robusnijih i točnijih predviđanja.
4. Ugradnje grafikona: Prirodni grafovi mogu se koristiti za učenje niskodimenzionalnih umetanja za čvorove u grafu. Ove ugradnje hvataju strukturne i relacijske informacije prisutne u grafikonu, koje se dalje mogu koristiti kao ulazne značajke za neuronsku mrežu. Učeći smislene prikaze iz grafikona, model može bolje uhvatiti temeljne obrasce u podacima.
Prirodni grafikoni mogu se učinkovito koristiti za treniranje neuronskih mreža pružanjem dodatnih relacijskih informacija i strukturnih ovisnosti prisutnih u podacima. Uključivanjem prirodnih grafova u proces obuke s okvirima kao što je NSL, neuronske mreže mogu postići poboljšanu izvedbu i generalizaciju na različitim zadacima strojnog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals