Neural Structured Learning (NSL) is een machine learning-framework dat gestructureerde signalen in het trainingsproces integreert. Deze gestructureerde signalen worden doorgaans weergegeven als grafieken, waarbij knooppunten overeenkomen met instanties of kenmerken, en randen relaties of overeenkomsten daartussen vastleggen. In de context van TensorFlow kunt u met NSL grafiekregularisatietechnieken integreren tijdens de training van neurale netwerken, waarbij u de in de grafiek gecodeerde informatie gebruikt om de modelgeneralisatie en robuustheid te verbeteren.
Een veel voorkomende vraag die opkomt is of NSL kan worden gebruikt met gegevens waarvoor geen natuurlijke grafiek bestaat. Het antwoord is ja. NSL kan nog steeds effectief worden toegepast, zelfs als er geen expliciete grafiek beschikbaar is in de gegevens. In dergelijke gevallen kunt u een grafiek samenstellen op basis van de inherente structuur of relaties van de gegevens. Bij tekstclassificatietaken kunt u bijvoorbeeld een grafiek bouwen waarin knooppunten woorden of zinnen vertegenwoordigen, en randen semantische gelijkenis of gelijktijdig voorkomende patronen aangeven.
Bovendien biedt NSL de flexibiliteit om aangepaste grafiekconstructiemechanismen te definiëren die zijn afgestemd op de specifieke kenmerken van de gegevens. Hierdoor kunt u domeinspecifieke kennis of afhankelijkheden vastleggen die mogelijk niet duidelijk uit de onbewerkte invoerfuncties alleen blijken. Door dergelijke domeinkennis in het trainingsproces op te nemen, zorgt NSL ervoor dat het neurale netwerk effectiever van de gegevens kan leren en betere voorspellingen kan doen.
In scenario's waarin geen natuurlijke grafiek aanwezig of direct beschikbaar is, biedt NSL een krachtig hulpmiddel om het leerproces te verrijken door gestructureerde signalen te introduceren die waardevolle informatie coderen die verder gaat dan wat de ruwe kenmerken kunnen overbrengen. Dit kan leiden tot verbeterde modelprestaties, vooral bij taken waarbij relaties of afhankelijkheden tussen instanties een cruciale rol spelen in de nauwkeurigheid van de voorspelling.
Om dit concept verder te illustreren, kunt u een aanbevelingssysteem overwegen waarbij gebruikers interactie hebben met items. Hoewel de onbewerkte gegevens kunnen bestaan uit interacties tussen gebruikers en items, kan NSL, zonder expliciete grafiekweergave, een grafiek construeren waarin gebruikers en items knooppunten zijn die met elkaar zijn verbonden door randen die interacties aangeven. Door het aanbevelingsmodel te trainen met deze grafiekregularisatie kan het systeem de impliciete relaties tussen gebruikers en items benutten om meer gepersonaliseerde en nauwkeurige aanbevelingen te doen.
Neuraal gestructureerd leren kan effectief worden gebruikt bij gegevens waarbij een natuurlijke grafiek ontbreekt, door aangepaste grafieken te maken op basis van de inherente structuur van de gegevens of domeinspecifieke kennis. Deze aanpak verbetert het leerproces door waardevolle gestructureerde signalen op te nemen, wat leidt tot verbeterde modelgeneralisatie en prestaties bij verschillende machine learning-taken.
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