Neuralno strukturirano učenje (NSL) okvir je strojnog učenja koji integrira strukturirane signale u proces obuke. Ovi strukturirani signali obično se predstavljaju kao grafikoni, gdje čvorovi odgovaraju instancama ili značajkama, a rubovi bilježe odnose ili sličnosti među njima. U kontekstu TensorFlowa, NSL vam omogućuje da uključite tehnike regulacije grafa tijekom obuke neuronskih mreža, iskorištavajući informacije kodirane u grafu za poboljšanje generalizacije modela i robusnosti.
Jedno često pitanje koje se postavlja jest može li se NSL koristiti s podacima za koje ne postoji prirodni grafikon. Odgovor je da, NSL se i dalje može učinkovito primijeniti čak i kada u podacima nema eksplicitnog grafikona. U takvim slučajevima možete konstruirati grafikon na temelju inherentne strukture ili odnosa podataka. Na primjer, u zadacima klasifikacije teksta možete izgraditi grafikon gdje čvorovi predstavljaju riječi ili rečenice, a rubovi označavaju semantičku sličnost ili obrasce zajedničkog pojavljivanja.
Štoviše, NSL pruža fleksibilnost za definiranje prilagođenih mehanizama konstrukcije grafikona prilagođenih specifičnim karakteristikama podataka. To vam omogućuje da uhvatite znanje specifično za domenu ili ovisnosti koje možda nisu vidljive samo iz značajki sirovog unosa. Uključivanjem takvog znanja o domeni u proces obuke, NSL omogućuje neuronskoj mreži da učinkovitije uči iz podataka i daje bolja predviđanja.
U scenarijima u kojima nema prirodnog grafa niti je lako dostupan, NSL nudi moćan alat za obogaćivanje procesa učenja uvođenjem strukturiranih signala koji kodiraju vrijedne informacije izvan onoga što sirove značajke mogu prenijeti. To može dovesti do poboljšane izvedbe modela, posebno u zadacima gdje odnosi ili ovisnosti između instanci igraju ključnu ulogu u točnosti predviđanja.
Za daljnju ilustraciju ovog koncepta, razmotrite sustav preporuka u kojem korisnici komuniciraju sa stavkama. Iako se neobrađeni podaci mogu sastojati od interakcija korisnika i stavki, bez eksplicitnog prikaza grafikona, NSL može konstruirati grafikon gdje su korisnici i artikli čvorovi povezani rubovima koji označavaju interakcije. Uvježbavanjem modela preporuke s ovom regularizacijom grafikona, sustav može iskoristiti implicitne odnose između korisnika i stavki kako bi dao personaliziranije i točnije preporuke.
Neuralno strukturirano učenje može se učinkovito koristiti s podacima koji nemaju prirodni grafikon izgradnjom prilagođenih grafikona na temelju inherentne strukture podataka ili znanja specifičnog za domenu. Ovaj pristup poboljšava proces učenja uključivanjem vrijednih strukturiranih signala, što dovodi do poboljšane generalizacije modela i izvedbe u 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