Neural Structured Learning (NSL) е рамка за машинно обучение, която интегрира структурирани сигнали в процеса на обучение. Тези структурирани сигнали обикновено се представят като графики, където възлите съответстват на случаи или характеристики, а ръбовете улавят връзки или прилики между тях. В контекста на TensorFlow, NSL ви позволява да включите техники за регулиране на графики по време на обучението на невронни мрежи, като използвате информацията, кодирана в графиката, за да подобрите обобщаването и устойчивостта на модела.
Един често срещан въпрос, който възниква, е дали NSL може да се използва с данни, за които няма естествена графика. Отговорът е да, NSL все още може да се прилага ефективно дори когато в данните няма налична изрична графика. В такива случаи можете да изградите графика въз основа на присъщата структура или връзки на данните. Например в задачи за класификация на текст можете да изградите графика, където възлите представляват думи или изречения, а ръбовете показват семантично сходство или модели на съвместно срещане.
Освен това NSL предоставя гъвкавост за дефиниране на персонализирани механизми за изграждане на графики, съобразени със специфичните характеристики на данните. Това ви позволява да улавяте специфични за домейн знания или зависимости, които може да не са очевидни само от необработените входни функции. Чрез включването на такива знания за домейна в процеса на обучение, NSL позволява на невронната мрежа да се учи по-ефективно от данните и да прави по-добри прогнози.
В сценарии, при които няма естествена графика или е лесно достъпна, NSL предлага мощен инструмент за обогатяване на процеса на обучение чрез въвеждане на структурирани сигнали, които кодират ценна информация отвъд това, което могат да предадат необработените характеристики. Това може да доведе до подобрена производителност на модела, особено при задачи, при които връзките или зависимостите между екземплярите играят решаваща роля за точността на прогнозиране.
За да илюстрирате тази концепция допълнително, помислете за система за препоръки, при която потребителите взаимодействат с елементи. Въпреки че необработените данни могат да се състоят от взаимодействия потребител-елемент, без изрично графично представяне, NSL може да конструира графика, където потребителите и елементите са възли, свързани с ръбове, показващи взаимодействия. Чрез обучение на модела за препоръки с това регулиране на графиката, системата може да използва имплицитните връзки между потребители и елементи, за да направи по-персонализирани и точни препоръки.
Невронно структурираното обучение може да се използва ефективно с данни, на които липсва естествена графика, чрез конструиране на персонализирани графики въз основа на присъщата структура на данните или специфични за домейна знания. Този подход подобрява процеса на обучение чрез включване на ценни структурирани сигнали, което води до подобрено обобщаване на модела и производителност при различни задачи за машинно обучение.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals