بسته همسایه API در یادگیری ساختاری عصبی (NSL) TensorFlow در واقع نقش مهمی در تولید مجموعه داده آموزشی تقویت شده بر اساس دادههای نمودار طبیعی بازی میکند. NSL یک چارچوب یادگیری ماشینی است که دادههای ساختاریافته گراف را در فرآیند آموزش ادغام میکند و با استفاده از دادههای ویژگی و دادههای نمودار، عملکرد مدل را افزایش میدهد. با استفاده از بسته همسایه API، NSL می تواند به طور موثر اطلاعات نمودار را در فرآیند آموزش بگنجاند و در نتیجه یک مدل قوی تر و دقیق تر ایجاد کند.
هنگام آموزش یک مدل با دادههای نمودار طبیعی، از API همسایگان بسته برای ایجاد یک مجموعه داده آموزشی استفاده میشود که هم دادههای ویژگی اصلی و هم اطلاعات مبتنی بر نمودار را شامل میشود. این فرآیند شامل انتخاب یک گره هدف از نمودار و جمعآوری اطلاعات از گرههای مجاور آن برای تقویت دادههای ویژگی است. با انجام این کار، مدل میتواند نه تنها از ویژگیهای ورودی، بلکه از روابط و ارتباطات درون نمودار نیز بیاموزد، که منجر به بهبود تعمیم و عملکرد پیشبینی میشود.
برای نشان دادن بیشتر این مفهوم، سناریویی را در نظر بگیرید که در آن وظیفه پیشبینی اولویتهای کاربر در یک شبکه اجتماعی بر اساس تعامل آنها با سایر کاربران است. در این مورد، API همسایگان بسته میتواند برای جمعآوری اطلاعات از اتصالات کاربر (همسایهها) در نمودار اجتماعی، مانند لایکها، نظرات و محتوای اشتراکگذاری شده او استفاده شود. با گنجاندن این اطلاعات مبتنی بر نمودار در مجموعه داده آموزشی، مدل میتواند الگوها و وابستگیهای اساسی در دادهها را بهتر به تصویر بکشد، و در نتیجه پیشبینیهای دقیقتری به دست میآید.
بسته همسایه API در Neural Structured Learning of TensorFlow تولید یک مجموعه داده آموزشی تقویت شده را قادر می سازد که داده های ویژگی را با اطلاعات مبتنی بر نمودار ترکیب می کند و توانایی مدل را برای یادگیری از ساختارهای داده رابطه ای پیچیده افزایش می دهد. NSL با استفاده از دادههای نمودار طبیعی در فرآیند آموزش، مدلهای یادگیری ماشین را برای دستیابی به عملکرد برتر در وظایفی که شامل عناصر دادهای به هم پیوسته است، توانمند میسازد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
- آیا می توان از یادگیری ساختاریافته عصبی با داده هایی که نمودار طبیعی برای آنها وجود ندارد استفاده کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید