Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
API сусідів пакетів у Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow є важливою функцією, яка покращує процес навчання за допомогою природних графіків. У NSL пакет сусідів API полегшує створення навчальних прикладів шляхом агрегування інформації з сусідніх вузлів у структурі графа. Цей API особливо корисний під час роботи з графоструктурованими даними,
Чи включають природні графіки графіки спільного виникнення, графіки цитувань чи текстові графіки?
Природні графи охоплюють різноманітний діапазон графових структур, які моделюють зв’язки між об’єктами в різних сценаріях реального світу. Графіки спільного входження, графіки цитувань і текстові графіки є прикладами природних графів, які фіксують різні типи зв’язків і широко використовуються в різних програмах у сфері штучного інтелекту. Графіки спільного виникнення відображають спільне виникнення
Як нейронно-структурована основа навчання включає структуровану інформацію в нейронні мережі?
Нейронно-структурована основа навчання є потужним інструментом, який дозволяє включати структуровану інформацію в нейронні мережі. Цей фреймворк створений для покращення процесу навчання шляхом використання як неструктурованих даних, так і пов’язаної з ними структурованої інформації. Поєднуючи сильні сторони нейронних мереж і структурованих даних, структура дає більше