Grafiekregularisatie is een fundamentele techniek in machine learning waarbij een grafiek wordt geconstrueerd waarbij knooppunten datapunten vertegenwoordigen en randen relaties tussen de datapunten vertegenwoordigen. In de context van Neural Structured Learning (NSL) met TensorFlow wordt de grafiek opgebouwd door te definiëren hoe datapunten met elkaar zijn verbonden op basis van hun overeenkomsten of relaties. De verantwoordelijkheid voor het maken van deze grafiek ligt bij de datawetenschapper of machine learning-ingenieur die het model ontwerpt.
Om een grafiek voor grafiekregularisatie in NSL te construeren, worden doorgaans de volgende stappen gevolgd:
1. Data weergave: De eerste stap is het weergeven van de gegevenspunten in een geschikt formaat. Dit kan het coderen van de datapunten inhouden als kenmerkvectoren of inbedding die relevante informatie over de gegevens vastleggen.
2. Gelijkenismaatstaf: Vervolgens wordt een overeenkomstmaatstaf gedefinieerd om de relaties tussen gegevenspunten te kwantificeren. Dit kan gebaseerd zijn op verschillende meetgegevens, zoals de Euclidische afstand, cosinusovereenkomst of op grafieken gebaseerde metingen zoals de kortste paden.
3. Drempel: Afhankelijk van de gebruikte overeenkomstmaatstaf kan een drempel worden toegepast om te bepalen welke gegevenspunten in de grafiek met elkaar zijn verbonden. Gegevenspunten met overeenkomsten boven de drempelwaarde zijn verbonden door randen in de grafiek.
4. Grafiek constructie: Met behulp van de berekende overeenkomsten en drempels wordt een grafiekstructuur geconstrueerd waarin knooppunten gegevenspunten vertegenwoordigen en randen de relaties daartussen. Deze grafiek dient als basis voor het toepassen van grafiekregularisatietechnieken in het NSL-framework.
5. Opname in het model: Zodra de grafiek is samengesteld, wordt deze als regularisatieterm in het machine learning-model geïntegreerd. Door tijdens de training gebruik te maken van de grafiekstructuur kan het model leren van zowel de gegevens als de relaties die in de grafiek zijn gecodeerd, wat leidt tot verbeterde generalisatieprestaties.
In een semi-gecontroleerde leertaak waarbij gelabelde en ongelabelde datapunten beschikbaar zijn, kan grafiekregularisatie bijvoorbeeld helpen labelinformatie door de grafiek te verspreiden om de voorspellingen van het model over ongelabelde datapunten te verbeteren. Door gebruik te maken van de relaties tussen datapunten kan het model een robuustere representatie leren die de onderliggende structuur van de datadistributie vastlegt.
Grafiekregularisatie in de context van NSL met TensorFlow omvat het construeren van een grafiek waarin knooppunten datapunten vertegenwoordigen en randen relaties tussen de datapunten vertegenwoordigen. De verantwoordelijkheid voor het maken van deze grafiek ligt bij de datawetenschapper of machine learning-ingenieur, die de gegevensrepresentatie, de overeenkomstmeting, de drempelwaarde en de grafiekconstructiestappen definieert om de grafiek in het machine learning-model op te nemen voor betere prestaties.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan men een inbeddingslaag gebruiken om automatisch de juiste assen toe te wijzen voor een plot waarin woorden als vectoren worden weergegeven?
- Wat is het doel van maximale pooling in een CNN?
- Hoe wordt het kenmerkextractieproces in een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) toegepast op beeldherkenning?
- Is het nodig om een asynchrone leerfunctie te gebruiken voor machine learning-modellen die worden uitgevoerd in TensorFlow.js?
- Wat is de parameter voor het maximale aantal woorden van de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Kan de TensorFlow Keras Tokenizer API worden gebruikt om de meest voorkomende woorden te vinden?
- Wat is TOCO?
- Wat is de relatie tussen een aantal tijdperken in een machine learning-model en de nauwkeurigheid van de voorspelling door het model uit te voeren?
- Produceert de pakketburen-API in Neural Structured Learning van TensorFlow een uitgebreide trainingsdataset op basis van natuurlijke grafiekgegevens?
- Wat is de pakketburen-API in neuraal gestructureerd leren van TensorFlow?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals