Regulace grafu je základní technikou strojového učení, která zahrnuje konstrukci grafu, kde uzly představují datové body a hrany reprezentují vztahy mezi datovými body. V kontextu Neural Structured Learning (NSL) s TensorFlow je graf vytvořen definováním toho, jak jsou datové body propojeny na základě jejich podobností nebo vztahů. Odpovědnost za vytvoření tohoto grafu spočívá na datovém vědci nebo inženýrovi strojového učení, který model navrhuje.
Chcete-li sestavit graf pro regularizaci grafu v NSL, postupujte podle následujících kroků:
1. Reprezentace dat: Prvním krokem je reprezentovat datové body ve vhodném formátu. To by mohlo zahrnovat kódování datových bodů jako vektorů znaků nebo vložení, které zachycují relevantní informace o datech.
2. Míra podobnosti: Dále je definována míra podobnosti pro kvantifikaci vztahů mezi datovými body. To by mohlo být založeno na různých metrikách, jako je euklidovská vzdálenost, kosinusová podobnost nebo měření založená na grafech, jako jsou nejkratší cesty.
3. Prahování: V závislosti na použité míře podobnosti může být použit práh pro určení, které datové body jsou v grafu spojeny. Datové body s podobností nad prahovou hodnotou jsou v grafu spojeny hranami.
4. Konstrukce grafu: Pomocí vypočítaných podobností a prahování je vytvořena grafová struktura, kde uzly představují datové body a hrany představují vztahy mezi nimi. Tento graf slouží jako základ pro použití technik regularizace grafů v rámci NSL.
5. Začlenění do modelu: Jakmile je graf vytvořen, je integrován do modelu strojového učení jako regularizační člen. Využitím struktury grafu během tréninku se model může učit jak z dat, tak ze vztahů zakódovaných v grafu, což vede ke zlepšení výkonu zobecnění.
Například v úloze s částečným dohledem, kde jsou k dispozici označené a neoznačené datové body, může regularizace grafu pomoci šířit informace o popisku prostřednictvím grafu a zlepšit tak předpovědi modelu na neoznačených datových bodech. Využitím vztahů mezi datovými body se model může naučit robustnější reprezentaci, která zachycuje základní strukturu distribuce dat.
Regulace grafu v kontextu NSL s TensorFlow zahrnuje vytvoření grafu, kde uzly představují datové body a hrany reprezentují vztahy mezi datovými body. Odpovědnost za vytvoření tohoto grafu spočívá na datovém vědci nebo inženýrovi strojového učení, který definuje reprezentaci dat, míru podobnosti, prahování a kroky konstrukce grafu pro začlenění grafu do modelu strojového učení pro lepší výkon.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Jak lze použít vrstvu vložení k automatickému přiřazení správných os pro graf reprezentace slov jako vektorů?
- Jaký je účel maximálního sdružování v CNN?
- Jak je proces extrakce příznaků v konvoluční neuronové síti (CNN) aplikován na rozpoznávání obrazu?
- Je nutné používat funkci asynchronního učení pro modely strojového učení běžící v TensorFlow.js?
- Jaký je parametr maximálního počtu slov rozhraní TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Lze TensorFlow Keras Tokenizer API použít k nalezení nejčastějších slov?
- Co je TOCO?
- Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
- Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
- Co je rozhraní API sousedů balíčku v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals