Регулизација графа је основна техника у машинском учењу која укључује конструисање графа где чворови представљају тачке података, а ивице односе између тачака података. У контексту Неурал Струцтуред Леарнинг (НСЛ) са ТенсорФлов-ом, граф се конструише тако што се дефинише како су тачке података повезане на основу њихових сличности или односа. Одговорност за креирање овог графикона лежи на научнику података или инжењеру машинског учења који дизајнира модел.
Да би се направио граф за регуларизацију графа у НСЛ-у, обично се прате следећи кораци:
1. Заступање података: Први корак је представљање тачака података у одговарајућем формату. Ово би могло укључити кодирање тачака података као вектора карактеристика или уградње које обухватају релевантне информације о подацима.
2. Мера сличности: Затим се дефинише мера сличности за квантификацију односа између тачака података. Ово може бити засновано на различитим метрикама као што су еуклидска удаљеност, косинусна сличност или мере засноване на графу као што су најкраће путање.
3. Праговање: У зависности од коришћене мере сличности, праг се може применити да би се одредило које тачке података су повезане на графикону. Тачке података са сличностима изнад прага су повезане ивицама на графу.
4. Конструкција графикона: Користећи израчунате сличности и граничне вредности, конструише се структура графа где чворови представљају тачке података, а ивице односе између њих. Овај граф служи као основа за примену техника регуларизације графова у оквиру НСЛ.
5. Уградња у модел: Када се граф конструише, он се интегрише у модел машинског учења као термин за регуларизацију. Коришћењем структуре графа током обуке, модел може да учи и из података и из односа кодираних у графикону, што доводи до побољшаних перформанси генерализације.
На пример, у полу-надгледаном задатку учења где су доступне означене и неозначене тачке података, регуларизација графа може помоћи у ширењу информација о ознакама кроз графикон како би се побољшала предвиђања модела на неозначеним тачкама података. Користећи односе између тачака података, модел може научити робусније представљање које обухвата основну структуру дистрибуције података.
Регулизација графа у контексту НСЛ-а са ТенсорФлов-ом укључује конструисање графа где чворови представљају тачке података, а ивице представљају односе између тачака података. Одговорност за креирање овог графикона лежи на научнику података или инжењеру машинског учења, који дефинише репрезентацију података, меру сличности, граничне вредности и кораке изградње графикона како би се граф укључио у модел машинског учења ради побољшања перформанси.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс