Neural Structured Learning (NSL) är ett ramverk i TensorFlow som möjliggör träning av neurala nätverk med hjälp av strukturerade signaler utöver standardfunktionsingångar. De strukturerade signalerna kan representeras som grafer, där noder motsvarar instanser och kanter fångar relationer mellan dem. Dessa grafer kan användas för att koda olika typer av information, såsom likhet, hierarki eller närhet, och kan användas för att reglera träningsprocessen för neurala nätverk.
Strukturinmatningen i neuralt strukturerat lärande kan verkligen användas för att reglera träningen av ett neuralt nätverk. Genom att införliva den grafbaserade informationen under träningen gör NSL det möjligt för modellen att lära sig inte bara från rådata utan också från relationerna som kodas i grafen. Denna ytterligare informationskälla kan hjälpa till att förbättra modellens generaliseringsförmåga, särskilt i scenarier där märkta data är begränsade eller bullriga.
Ett vanligt sätt att utnyttja strukturinmatningen för regularisering är genom att använda grafregulariseringstekniker. Grafregularisering uppmuntrar modellen att producera inbäddningar som respekterar grafens struktur, och främjar därigenom jämnhet och konsekvens i de inlärda representationerna. Denna regulariseringsterm läggs vanligtvis till förlustfunktionen under träning, vilket straffar avvikelser från de förväntade grafbaserade förhållandena.
Tänk till exempel på ett scenario där du tränar ett neuralt nätverk för dokumentklassificering. Utöver textinnehållet i dokumenten har du även information om likheten mellan dokument utifrån deras innehåll. Genom att konstruera en graf där noder representerar dokument och kanter representerar likhetsrelationer, kan du infoga denna strukturinmatning i NSL för att vägleda inlärningsprocessen. Modellen kan sedan lära sig att inte bara klassificera dokument utifrån deras innehåll utan också ta hänsyn till dokumentlikheterna som kodas i grafen.
Dessutom kan strukturinmatningen vara särskilt fördelaktig i scenarier där data uppvisar en naturlig grafstruktur, såsom sociala nätverk, citeringsnätverk eller biologiska nätverk. Genom att fånga de inneboende relationerna i data genom grafen kan NSL hjälpa till att reglera träningsprocessen och förbättra modellens prestanda på uppgifter som involverar att utnyttja dessa relationer.
Strukturinmatningen i Neural Structured Learning kan effektivt användas för att reglera träningen av ett neuralt nätverk genom att införliva grafbaserad information som kompletterar den råa indata. Denna regulariseringsteknik kan förbättra modellens generaliseringsförmåga och prestanda, särskilt i scenarier där strukturerade signaler är tillgängliga och kan ge värdefulla insikter för lärande.
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