Regulácia grafu je základná technika strojového učenia, ktorá zahŕňa zostavenie grafu, kde uzly predstavujú dátové body a hrany reprezentujú vzťahy medzi dátovými bodmi. V kontexte Neural Structured Learning (NSL) s TensorFlow je graf vytvorený definovaním toho, ako sú dátové body spojené na základe ich podobností alebo vzťahov. Zodpovednosť za vytvorenie tohto grafu leží na dátovom vedcovi alebo inžinierovi strojového učenia, ktorý model navrhuje.
Na vytvorenie grafu na regularizáciu grafu v NSL sa zvyčajne postupuje podľa nasledujúcich krokov:
1. Reprezentácia údajov: Prvým krokom je reprezentácia údajových bodov vo vhodnom formáte. Mohlo by to zahŕňať kódovanie údajových bodov ako vektory alebo vloženia, ktoré zachytávajú relevantné informácie o údajoch.
2. Miera podobnosti: Ďalej je definovaná miera podobnosti na kvantifikáciu vzťahov medzi dátovými bodmi. Mohlo by to byť založené na rôznych metrikách, ako je euklidovská vzdialenosť, kosínusová podobnosť alebo merania založené na grafe, ako sú najkratšie cesty.
3. Prahovanie: V závislosti od použitej miery podobnosti sa môže použiť prah na určenie, ktoré dátové body sú v grafe spojené. Dátové body s podobnosťou nad prahovou hodnotou sú v grafe spojené hranami.
4. Konštrukcia grafu: Pomocou vypočítaných podobností a prahovania sa vytvorí grafová štruktúra, kde uzly predstavujú dátové body a hrany predstavujú vzťahy medzi nimi. Tento graf slúži ako základ pre aplikáciu techník regulácie grafov v rámci NSL.
5. Začlenenie do modelu: Keď je graf vytvorený, je integrovaný do modelu strojového učenia ako pojem regularizácie. Využitím štruktúry grafu počas tréningu sa model môže učiť z údajov aj vzťahov zakódovaných v grafe, čo vedie k zlepšeniu výkonu zovšeobecnenia.
Napríklad v úlohe učenia s čiastočným dohľadom, kde sú k dispozícii označené a neoznačené údajové body, môže regularizácia grafu pomôcť šíriť informácie o označení cez graf, aby sa zlepšili predpovede modelu o neoznačených údajových bodoch. Využitím vzťahov medzi dátovými bodmi sa model môže naučiť robustnejšiu reprezentáciu, ktorá zachytáva základnú štruktúru distribúcie dát.
Regulácia grafu v kontexte NSL s TensorFlow zahŕňa vytvorenie grafu, kde uzly predstavujú dátové body a hrany reprezentujú vzťahy medzi dátovými bodmi. Zodpovednosť za vytvorenie tohto grafu leží na dátovom vedcovi alebo inžinierovi strojového učenia, ktorý definuje reprezentáciu údajov, mieru podobnosti, prahové hodnoty a kroky konštrukcie grafu, aby sa graf začlenil do modelu strojového učenia na zlepšenie výkonu.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals