Neural Structured Learning (NSL) is een raamwerk in TensorFlow dat de training van neurale netwerken mogelijk maakt met behulp van gestructureerde signalen naast standaard functie-invoer. De gestructureerde signalen kunnen worden weergegeven als grafieken, waarbij knooppunten overeenkomen met instanties en randen de relaties daartussen vastleggen. Deze grafieken kunnen worden gebruikt om verschillende soorten informatie te coderen, zoals gelijkenis, hiërarchie of nabijheid, en kunnen worden gebruikt om het trainingsproces van neurale netwerken te regulariseren.
De structuurinvoer bij neuraal gestructureerd leren kan inderdaad worden gebruikt om de training van een neuraal netwerk te regulariseren. Door de op grafieken gebaseerde informatie tijdens de training op te nemen, zorgt NSL ervoor dat het model niet alleen leert van de onbewerkte invoergegevens, maar ook van de relaties die in de grafiek zijn gecodeerd. Deze extra informatiebron kan de generalisatiemogelijkheden van het model helpen verbeteren, vooral in scenario's waarin gelabelde gegevens beperkt of luidruchtig zijn.
Een gebruikelijke manier om de structuurinvoer voor regularisatie te benutten, is door het gebruik van grafiekregularisatietechnieken. Grafiekregularisatie moedigt het model aan om inbedding te produceren die de structuur van de grafiek respecteert, waardoor de vloeiendheid en consistentie in de geleerde representaties wordt bevorderd. Deze regularisatieterm wordt doorgaans toegevoegd aan de verliesfunctie tijdens de training, waardoor afwijkingen van de verwachte op grafieken gebaseerde relaties worden bestraft.
Neem bijvoorbeeld een scenario waarin u een neuraal netwerk traint voor documentclassificatie. Naast de tekstinhoud van de documenten beschikt u ook over informatie over de gelijkenis tussen documenten op basis van hun inhoud. Door een grafiek te construeren waarin knooppunten documenten vertegenwoordigen en randen overeenkomstenrelaties vertegenwoordigen, kunt u deze structuurinvoer in NSL opnemen om het leerproces te begeleiden. Het model kan dan leren om niet alleen documenten te classificeren op basis van hun inhoud, maar ook rekening te houden met de documentovereenkomsten die in de grafiek zijn gecodeerd.
Bovendien kan de structuurinvoer bijzonder nuttig zijn in scenario's waarin de gegevens een natuurlijke grafiekstructuur vertonen, zoals sociale netwerken, citatienetwerken of biologische netwerken. Door de inherente relaties in de gegevens via de grafiek vast te leggen, kan NSL helpen het trainingsproces te regulariseren en de prestaties van het model te verbeteren bij taken waarbij gebruik wordt gemaakt van deze relaties.
De structuurinvoer in Neuraal Gestructureerd Leren kan effectief worden gebruikt om de training van een neuraal netwerk te regulariseren door op grafieken gebaseerde informatie op te nemen die de ruwe invoergegevens aanvult. Deze regularisatietechniek kan de generalisatiemogelijkheden en prestaties van het model verbeteren, vooral in scenario's waarin gestructureerde signalen beschikbaar zijn en waardevolle inzichten voor het leren kunnen bieden.
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