Регуляризація графа — це фундаментальна техніка машинного навчання, яка передбачає побудову графіка, де вузли представляють точки даних, а ребра — зв’язки між точками даних. У контексті Neural Structured Learning (NSL) із TensorFlow графік будується шляхом визначення зв’язку точок даних на основі їх подібності чи зв’язків. Відповідальність за створення цього графіка лежить на фахівцеві з обробки даних або інженеру з машинного навчання, який розробляє модель.
Щоб побудувати графік для регулярізації графа в NSL, зазвичай виконуються наступні кроки:
1. Представлення даних: Першим кроком є представлення точок даних у відповідному форматі. Це може передбачати кодування точок даних як векторів ознак або вбудовування, які фіксують відповідну інформацію про дані.
2. Міра подібності: Далі визначається міра подібності для кількісного визначення зв’язків між точками даних. Це може базуватися на різних показниках, таких як евклідова відстань, подібність косинусів, або вимірювання на основі графіків, як-от найкоротші шляхи.
3. Порогове значення: Залежно від використовуваної міри подібності може бути застосовано порогове значення, щоб визначити, які точки даних з’єднані на графіку. Точки даних зі схожістю вище порогового значення з’єднані ребрами на графіку.
4. Побудова графа: Використовуючи обчислені подібності та порогові значення, будується структура графа, де вузли представляють точки даних, а ребра — зв’язки між ними. Цей графік служить основою для застосування методів регулярізації графів у структурі NSL.
5. Включення в модель: коли графік побудовано, він інтегрується в модель машинного навчання як термін регуляризації. Використовуючи структуру графа під час навчання, модель може навчатися як на даних, так і на зв’язках, закодованих у графіку, що призводить до покращення продуктивності узагальнення.
Наприклад, у напівконтрольованому навчальному завданні, де доступні позначені та немарковані точки даних, регулярізація графіка може допомогти поширювати інформацію про позначки через графік, щоб покращити прогнози моделі щодо непозначених точок даних. Використовуючи зв’язки між точками даних, модель може отримати більш надійне представлення, яке охоплює базову структуру розподілу даних.
Регулярізація графа в контексті NSL за допомогою TensorFlow передбачає побудову графіка, де вузли представляють точки даних, а ребра представляють зв’язки між точками даних. Відповідальність за створення цього графіка лежить на досліднику даних або інженеру з машинного навчання, який визначає представлення даних, міру подібності, порогове значення та етапи побудови графіка, щоб включити графік у модель машинного навчання для покращення продуктивності.
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