Неурално структурирано учење (НСЛ) је оквир у ТенсорФлов-у који омогућава обуку неуронских мрежа користећи структуриране сигнале поред стандардних улаза функција. Структурирани сигнали могу бити представљени као графови, где чворови одговарају инстанцама, а ивице хватају односе између њих. Ови графови се могу користити за кодирање различитих типова информација, као што су сличност, хијерархија или близина, и могу се користити за регулисање процеса обуке неуронских мрежа.
Улаз структуре у неуронско структурирано учење заиста се може искористити за регулисање обуке неуронске мреже. Укључујући информације засноване на графу током обуке, НСЛ омогућава моделу да учи не само из сирових улазних података већ и из односа кодираних у графикону. Овај додатни извор информација може помоћи да се побољшају могућности генерализације модела, посебно у сценаријима где су означени подаци ограничени или бучни.
Један уобичајени начин да се искористи структурни улаз за регуларизацију је коришћење техника регуларизације графова. Регулизација графа подстиче модел да производи уградње које поштују структуру графа, чиме се промовишу глаткоћа и доследност у наученим репрезентацијама. Овај термин регуларизације се обично додаје функцији губитка током тренинга, кажњавајући одступања од очекиваних односа заснованих на графикону.
На пример, размислите о сценарију у којем обучавате неуронску мрежу за класификацију докумената. Поред текстуалног садржаја докумената, имате и информације о сличности између докумената на основу њиховог садржаја. Конструисањем графа где чворови представљају документе, а ивице односе сличности, можете да уградите ову структуру инпут у НСЛ да бисте водили процес учења. Модел тада може научити да не само класификује документе на основу њиховог садржаја, већ и да узме у обзир сличности докумената кодираних у графикону.
Штавише, унос структуре може бити посебно користан у сценаријима где подаци показују природну структуру графикона, као што су друштвене мреже, мреже цитирања или биолошке мреже. Снимањем инхерентних односа у подацима кроз графикон, НСЛ може помоћи у регулисању процеса обуке и побољшању перформанси модела на задацима који укључују искоришћавање ових односа.
Улаз структуре у Неурално структурираном учењу може се ефикасно користити за регулисање обуке неуронске мреже уградњом информација заснованих на графу који допуњују сирове улазне податке. Ова техника регуларизације може побољшати могућности генерализације и перформансе модела, посебно у сценаријима у којима су структурирани сигнали доступни и може пружити вриједан увид за учење.
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