Neural Structured Learning (NSL) — це структура машинного навчання, яка інтегрує структуровані сигнали в процес навчання. Ці структуровані сигнали зазвичай представлені у вигляді графіків, де вузли відповідають екземплярам або функціям, а ребра фіксують зв’язки або подібності між ними. У контексті TensorFlow NSL дозволяє вам використовувати методи регулярізації графів під час навчання нейронних мереж, використовуючи інформацію, закодовану в графі, для покращення узагальнення та надійності моделі.
Одне поширене питання, яке виникає, полягає в тому, чи можна NSL використовувати з даними, для яких немає природного графіка. Відповідь: так, NSL все ще можна ефективно застосовувати, навіть якщо в даних немає чіткого графіка. У таких випадках можна побудувати графік на основі внутрішньої структури даних або зв’язків. Наприклад, у завданнях класифікації тексту можна побудувати графік, де вузли представляють слова або речення, а краї вказують на семантичну подібність або шаблони спільного використання.
Крім того, NSL забезпечує гнучкість для визначення користувальницьких механізмів побудови графіків, адаптованих до конкретних характеристик даних. Це дає змогу отримувати предметно-специфічні знання або залежності, які можуть бути неочевидними лише з необроблених функцій введення. Включаючи такі знання предметної області в процес навчання, NSL дозволяє нейронній мережі ефективніше навчатися на основі даних і робити кращі прогнози.
У сценаріях, де природний граф відсутній або легкодоступний, NSL пропонує потужний інструмент для збагачення процесу навчання, вводячи структуровані сигнали, які кодують цінну інформацію, крім того, що можуть передати необроблені функції. Це може призвести до покращення продуктивності моделі, особливо в задачах, де зв’язки або залежності між екземплярами відіграють вирішальну роль у точності передбачення.
Щоб проілюструвати цю концепцію далі, розглянемо систему рекомендацій, де користувачі взаємодіють з елементами. Незважаючи на те, що необроблені дані можуть складатися із взаємодій між користувачем і елементом, без явного представлення графа, NSL може побудувати графік, де користувачі та елементи є вузлами, з’єднаними ребрами, що вказують на взаємодію. Навчаючи модель рекомендацій за допомогою цієї регулярізації графіка, система може використовувати неявні зв’язки між користувачами та елементами, щоб створювати більш персоналізовані та точні рекомендації.
Нейронно-структуроване навчання можна ефективно використовувати з даними, у яких відсутній природний графік, шляхом побудови власних графіків на основі внутрішньої структури даних або предметно-специфічних знань. Цей підхід покращує процес навчання шляхом включення цінних структурованих сигналів, що призводить до покращеного узагальнення моделі та продуктивності в різних завданнях машинного навчання.
Інші останні запитання та відповіді щодо Основи EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна використовувати шар вбудовування для автоматичного призначення правильних осей для графіка представлення слів як векторів?
- Яка мета максимального об’єднання в CNN?
- Як процес виділення ознак у згортковій нейронній мережі (CNN) застосовується до розпізнавання зображень?
- Чи необхідно використовувати функцію асинхронного навчання для моделей машинного навчання, що працюють у TensorFlow.js?
- Що таке параметр максимальної кількості слів TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Чи можна використовувати TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найчастіших слів?
- Що таке TOCO?
- Який зв’язок між кількома епохами в моделі машинного навчання та точністю передбачення від виконання моделі?
- Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
- Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
Дивіться більше запитань і відповідей у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals