یادگیری ساختار عصبی (NSL) یک چارچوب یادگیری ماشینی است که سیگنالهای ساختاریافته را در فرآیند آموزش ادغام میکند. این سیگنالهای ساختاریافته معمولاً بهصورت نمودار نشان داده میشوند، جایی که گرهها با نمونهها یا ویژگیها مطابقت دارند و یالها روابط یا شباهتهای بین آنها را ثبت میکنند. در زمینه TensorFlow، NSL به شما این امکان را میدهد که تکنیکهای تنظیم گراف را در طول آموزش شبکههای عصبی ترکیب کنید، و از اطلاعات کدگذاری شده در نمودار برای بهبود تعمیم و استحکام مدل استفاده کنید.
یک سوال رایج که مطرح می شود این است که آیا NSL را می توان با داده هایی که گراف طبیعی برای آنها وجود ندارد استفاده کرد؟ پاسخ این است که بله، NSL همچنان می تواند به طور موثر اعمال شود، حتی زمانی که هیچ نمودار صریحی در داده ها وجود ندارد. در چنین مواردی، می توانید یک نمودار بر اساس ساختار یا روابط ذاتی داده ها بسازید. به عنوان مثال، در وظایف طبقهبندی متن، میتوانید نموداری بسازید که در آن گرهها کلمات یا جملات را نشان میدهند و یالها شباهت معنایی یا الگوهای همزمان را نشان میدهند.
علاوه بر این، NSL انعطافپذیری را برای تعریف مکانیسمهای ساخت گراف سفارشی متناسب با ویژگیهای خاص دادهها فراهم میکند. این به شما امکان می دهد دانش یا وابستگی های خاص دامنه را که ممکن است تنها از ویژگی های ورودی خام مشهود نباشند، بدست آورید. با گنجاندن چنین دانش دامنه در فرآیند آموزش، NSL شبکه عصبی را قادر می سازد تا به طور موثرتری از داده ها یاد بگیرد و پیش بینی های بهتری انجام دهد.
در سناریوهایی که هیچ نمودار طبیعی وجود ندارد یا به راحتی در دسترس است، NSL ابزاری قدرتمند برای غنیسازی فرآیند یادگیری با معرفی سیگنالهای ساختاریافته ارائه میکند که اطلاعات ارزشمندی را فراتر از آنچه ویژگیهای خام میتوانند منتقل کنند، رمزگذاری میکنند. این می تواند به بهبود عملکرد مدل منجر شود، به ویژه در وظایفی که روابط یا وابستگی بین نمونه ها نقش مهمی در دقت پیش بینی بازی می کند.
برای نشان دادن بیشتر این مفهوم، یک سیستم توصیه را در نظر بگیرید که در آن کاربران با موارد تعامل دارند. اگرچه دادههای خام ممکن است شامل تعاملات کاربر- آیتم باشد، بدون نمایش نمودار صریح، NSL میتواند نموداری بسازد که در آن کاربران و آیتمها گرههایی هستند که توسط یالهایی به هم متصل شدهاند که نشاندهنده تعامل هستند. با آموزش مدل توصیه با این نظمدهی نمودار، سیستم میتواند از روابط ضمنی بین کاربران و آیتمها برای ارائه توصیههای شخصی و دقیقتر استفاده کند.
با ساختن نمودارهای سفارشی بر اساس ساختار ذاتی داده ها یا دانش خاص حوزه، می توان از یادگیری ساختار عصبی به طور موثر با داده هایی استفاده کرد که فاقد نمودار طبیعی هستند. این رویکرد فرآیند یادگیری را با ترکیب سیگنالهای ساختاریافته با ارزش بهبود میبخشد که منجر به تعمیم مدل و عملکرد بهتر در وظایف مختلف یادگیری ماشین میشود.
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؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید