Neural Structured Learning (NSL) je rámec strojového učenia, ktorý integruje štruktúrované signály do tréningového procesu. Tieto štruktúrované signály sú typicky reprezentované ako grafy, kde uzly zodpovedajú prípadom alebo vlastnostiam a hrany zachytávajú vzťahy alebo podobnosti medzi nimi. V kontexte TensorFlow vám NSL umožňuje začleniť techniky regulácie grafov počas tréningu neurónových sietí, využívajúc informácie zakódované v grafe na zlepšenie zovšeobecnenia a robustnosti modelu.
Jednou z bežných otázok, ktoré vyvstávajú, je, či možno NSL použiť s údajmi, pre ktoré neexistuje prirodzený graf. Odpoveď je áno, NSL možno stále efektívne aplikovať, aj keď v údajoch nie je k dispozícii žiadny explicitný graf. V takýchto prípadoch môžete zostaviť graf na základe vlastnej štruktúry alebo vzťahov údajov. Napríklad v úlohách klasifikácie textu môžete zostaviť graf, kde uzly predstavujú slová alebo vety a okraje označujú sémantickú podobnosť alebo vzory spoločného výskytu.
NSL navyše poskytuje flexibilitu pri definovaní vlastných mechanizmov konštrukcie grafov prispôsobených špecifickým charakteristikám údajov. To vám umožňuje zachytiť znalosti alebo závislosti špecifické pre doménu, ktoré nemusia byť zrejmé zo samotných nespracovaných vstupných funkcií. Začlenením takýchto doménových znalostí do tréningového procesu umožňuje NSL neurónovej sieti efektívnejšie sa učiť z údajov a robiť lepšie predpovede.
V scenároch, kde nie je prítomný alebo ľahko dostupný žiadny prirodzený graf, NSL ponúka výkonný nástroj na obohatenie procesu učenia zavedením štruktúrovaných signálov, ktoré kódujú cenné informácie nad rámec toho, čo môžu sprostredkovať nespracované funkcie. To môže viesť k zlepšeniu výkonu modelu, najmä v úlohách, kde vzťahy alebo závislosti medzi inštanciami zohrávajú kľúčovú úlohu v presnosti predikcie.
Na ďalšiu ilustráciu tohto konceptu zvážte systém odporúčaní, v ktorom používatelia interagujú s položkami. Hoci nespracované údaje môžu pozostávať z interakcií medzi používateľmi a položkami, bez explicitnej grafovej reprezentácie môže NSL zostaviť graf, kde používatelia a položky sú uzly spojené hranami označujúcimi interakcie. Trénovaním modelu odporúčaní s touto reguláciou grafov môže systém využiť implicitné vzťahy medzi používateľmi a položkami na vytvorenie prispôsobenejších a presnejších odporúčaní.
Neurónové štruktúrované učenie možno efektívne využiť s údajmi, ktorým chýba prirodzený graf, vytvorením vlastných grafov na základe vlastnej štruktúry údajov alebo znalostí špecifických pre danú doménu. Tento prístup zlepšuje proces učenia začlenením cenných štruktúrovaných signálov, čo vedie k lepšiemu zovšeobecneniu modelu a výkonu v rôznych úlohách strojového učenia.
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