Природни графови обухватају широк спектар структура графова који моделирају односе између ентитета у различитим сценаријима из стварног света. Графикони истовремених појављивања, графикони цитата и текстуални графикони су примери природних графова који обухватају различите типове односа и који се широко користе у различитим апликацијама у области вештачке интелигенције.
Графикони заједничког појављивања представљају заједничко појављивање ставки у датом контексту. Обично се користе у задацима обраде природног језика као што је уграђивање речи, где су речи које се често појављују у сличним контекстима представљене ближе једна другој на графикону. На пример, у текстуалном корпусу, ако се речи „мачка” и „пас” често појављују заједно, оне би биле повезане у графикону заједничког појављивања, што указује на јаку везу између њих на основу њихових образаца заједничког појављивања.
Цитатни графикони, с друге стране, моделирају односе између академских радова кроз цитате. Сваки чвор на графу представља рад, а ивице означавају цитате између радова. Графикони цитата су кључни за задатке као што су системи академских препорука, где разумевање односа цитата између радова може помоћи да се идентификују релевантно истраживање и да се направе графикони знања како би се побољшало проналажење информација.
Текстуални графови су још један важан тип природног графикона који представља односе између текстуалних ентитета као што су реченице, параграфи или документи. Ови графикони обухватају семантичке односе између текстуалних јединица и користе се у задацима као што су сумирање документа, анализа сентимента и класификација текста. Представљањем текстуалних података као графикона, постаје лакше применити алгоритме засноване на графовима за различите задатке обраде природног језика.
У контексту неуронског структурираног учења са ТенсорФлов-ом, обука са природним графовима укључује коришћење ових инхерентних структура како би се побољшао процес учења. Уграђивањем техника регуларизације заснованих на графовима у обуку неуронских мрежа, модели могу ефикасно ухватити релационе информације присутне у природним графовима. Ово може довести до побољшане генерализације, робусности и перформанси, посебно у задацима где релационе информације играју кључну улогу.
Да резимирамо, природни графови, укључујући графове истовремених појављивања, графиконе цитата и текстуалне графиконе, су основне компоненте у различитим АИ апликацијама, пружајући вредан увид у односе и структуре присутне у подацима из стварног света. Интеграцијом природних графова у процес обуке, неуронско структурирано учење са ТенсорФлов-ом нуди моћан оквир за искориштавање релационих информација уграђених у ове графове за побољшано учење модела и перформансе.
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