Grafregularisering är en grundläggande teknik inom maskininlärning som innebär att man konstruerar en graf där noder representerar datapunkter och kanter representerar relationer mellan datapunkterna. I samband med Neural Structured Learning (NSL) med TensorFlow, är grafen konstruerad genom att definiera hur datapunkter hänger ihop baserat på deras likheter eller relationer. Ansvaret för att skapa denna graf ligger hos datavetaren eller maskininlärningsingenjören som designar modellen.
För att konstruera en graf för grafregularisering i NSL, följs vanligtvis följande steg:
1. Datarepresentation: Det första steget är att representera datapunkterna i ett lämpligt format. Detta kan handla om att koda datapunkterna som funktionsvektorer eller inbäddningar som fångar relevant information om datan.
2. Likhetsmått: Därefter definieras ett likhetsmått för att kvantifiera sambanden mellan datapunkter. Detta kan baseras på olika mätvärden som euklidiskt avstånd, cosinuslikhet eller grafbaserade mått som kortaste vägar.
3. Tröskelvärde: Beroende på vilket likhetsmått som används kan ett tröskelvärde tillämpas för att bestämma vilka datapunkter som är anslutna i grafen. Datapunkter med likheter över tröskeln är sammankopplade med kanter i grafen.
4. Grafkonstruktion: Med hjälp av de beräknade likheterna och tröskelvärdena konstrueras en grafstruktur där noder representerar datapunkter och kanter representerar relationerna mellan dem. Denna graf tjänar som grund för att tillämpa tekniker för grafregularisering i NSL-ramverket.
5. Inkorporering i modellen: När grafen väl är konstruerad integreras den i maskininlärningsmodellen som en regulariseringsterm. Genom att utnyttja grafstrukturen under träningen kan modellen lära sig av både data och relationer som kodas i grafen, vilket leder till förbättrad generaliseringsprestanda.
Till exempel, i en semi-övervakad inlärningsuppgift där märkta och omärkta datapunkter är tillgängliga, kan grafregularisering hjälpa till att sprida etikettinformation genom grafen för att förbättra modellens förutsägelser om omärkta datapunkter. Genom att utnyttja relationerna mellan datapunkter kan modellen lära sig en mer robust representation som fångar den underliggande strukturen för datadistributionen.
Grafregularisering i samband med NSL med TensorFlow innebär att man konstruerar en graf där noder representerar datapunkter och kanter representerar relationer mellan datapunkterna. Ansvaret för att skapa denna graf ligger hos datavetaren eller maskininlärningsingenjören, som definierar datarepresentationen, likhetsmåttet, tröskelvärdena och grafkonstruktionsstegen för att integrera grafen i maskininlärningsmodellen för förbättrad prestanda.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Hur tillämpas funktionsextraktionsprocessen i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals