Prirodni grafikoni obuhvaćaju raznolik raspon struktura grafikona koji modeliraju odnose među entitetima u različitim scenarijima stvarnog svijeta. Grafikoni istodobnog pojavljivanja, grafikoni citata i tekstualni grafikoni primjeri su prirodnih grafova koji bilježe različite vrste odnosa i naširoko se koriste u različitim primjenama u području umjetne inteligencije.
Grafikoni istovremenog pojavljivanja predstavljaju istovremeno pojavljivanje stavki unutar danog konteksta. Obično se koriste u zadacima obrade prirodnog jezika kao što je ugrađivanje riječi, gdje su riječi koje se često pojavljuju zajedno u sličnim kontekstima predstavljene bliže jedna drugoj u grafikonu. Na primjer, u tekstualnom korpusu, ako se riječi "mačka" i "pas" često pojavljuju zajedno, bile bi povezane u grafikonu istovremenog pojavljivanja, ukazujući na jak odnos između njih na temelju njihovih obrazaca zajedničkog pojavljivanja.
Grafikoni citata, s druge strane, modeliraju odnose između akademskih radova putem citata. Svaki čvor na grafikonu predstavlja rad, a rubovi označavaju citate između radova. Grafikoni citata ključni su za zadatke kao što su sustavi akademskih preporuka, gdje razumijevanje odnosa citata između radova može pomoći u identificiranju relevantnih istraživanja i izradi grafikona znanja za poboljšanje pronalaženja informacija.
Tekstualni grafikoni još su jedna važna vrsta prirodnog grafikona koji predstavlja odnose između tekstualnih entiteta kao što su rečenice, odlomci ili dokumenti. Ovi grafikoni bilježe semantičke odnose između tekstualnih jedinica i koriste se u zadacima kao što su sažimanje dokumenata, analiza mišljenja i klasifikacija teksta. Predstavljanjem tekstualnih podataka kao grafa, postaje lakše primijeniti algoritme temeljene na grafovima za različite zadatke obrade prirodnog jezika.
U kontekstu neuralnog strukturiranog učenja s TensorFlowom, obuka s prirodnim grafovima uključuje iskorištavanje ovih inherentnih struktura za poboljšanje procesa učenja. Uključivanjem tehnika regulacije temeljenih na grafovima u obuku neuronskih mreža, modeli mogu učinkovito uhvatiti relacijske informacije prisutne u prirodnim grafovima. To može dovesti do poboljšane generalizacije, robusnosti i izvedbe, posebno u zadacima gdje relacijske informacije igraju ključnu ulogu.
Ukratko, prirodni grafikoni, uključujući grafikone supojavljivanja, grafikone citata i tekstualne grafikone, bitne su komponente u raznim aplikacijama umjetne inteligencije, pružajući dragocjene uvide u odnose i strukture prisutne u podacima iz stvarnog svijeta. Integriranjem prirodnih grafova u proces obuke, Neuralno strukturirano učenje s TensorFlow nudi snažan okvir za korištenje relacijskih informacija ugrađenih u te grafove za poboljšano učenje modela i izvedbu.
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