Neural Structured Learning (NSL) is een machine learning-framework ontwikkeld door Google waarmee neurale netwerken kunnen worden getraind met behulp van gestructureerde signalen naast standaard functie-invoer. Dit raamwerk is met name nuttig in scenario's waarin de gegevens een inherente structuur hebben die kan worden gebruikt om de modelprestaties te verbeteren. In de context van het hebben van veel foto's van katten en honden, kan NSL worden toegepast om het leerproces te verbeteren door relaties tussen de afbeeldingen in het trainingsproces op te nemen.
Eén manier waarop NSL in dit scenario kan worden toegepast, is door het gebruik van grafiekregularisatie. Grafiekregularisatie omvat het construeren van een grafiek waarbij knooppunten datapunten vertegenwoordigen (afbeeldingen van katten en honden in dit geval) en randen relaties tussen de datapunten vertegenwoordigen. Deze relaties kunnen worden gedefinieerd op basis van de gelijkenis tussen afbeeldingen, zoals afbeeldingen die visueel vergelijkbaar zijn en met elkaar zijn verbonden door een rand in de grafiek. Door deze grafiekstructuur in het trainingsproces op te nemen, moedigt NSL het model aan om representaties te leren die de relaties tussen de afbeeldingen respecteren, wat leidt tot verbeterde generalisatie en robuustheid.
Bij het trainen van een neuraal netwerk met behulp van NSL met grafiekregularisatie leert het model niet alleen van de onbewerkte pixelwaarden van de afbeeldingen, maar ook van de relaties die in de grafiek zijn gecodeerd. Dit kan het model helpen beter te generaliseren naar onzichtbare gegevens, omdat het leert de onderliggende structuur van de gegevens vast te leggen die verder gaat dan alleen individuele voorbeelden. In de context van afbeeldingen van katten en honden zou dit kunnen betekenen dat het model kenmerken leert die specifiek zijn voor elke klasse, maar ook overeenkomsten en verschillen tussen de twee klassen vastlegt op basis van de relaties in de grafiek.
Om de vraag te beantwoorden of NSL nieuwe beelden kan produceren op basis van bestaande beelden, is het belangrijk te verduidelijken dat NSL zelf geen nieuwe beelden genereert. In plaats daarvan wordt NSL gebruikt om het trainingsproces van een neuraal netwerk te verbeteren door gestructureerde signalen, zoals grafiekrelaties, in het leerproces op te nemen. Het doel van NSL is om het vermogen van het model om te leren van de verstrekte gegevens te verbeteren, in plaats van nieuwe gegevenspunten te genereren.
NSL kan worden toegepast voor het trainen van neurale netwerken op datasets met gestructureerde relaties, zoals afbeeldingen van katten en honden, door grafiekregularisatie op te nemen om de onderliggende structuur van de gegevens vast te leggen. Dit kan leiden tot verbeterde modelprestaties en generalisatie door gebruik te maken van de relaties tussen datapunten naast de ruwe kenmerken van de data.
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