نمودارهای طبیعی طیف متنوعی از ساختارهای گراف را در بر می گیرند که روابط بین موجودات را در سناریوهای مختلف دنیای واقعی مدل می کنند. نمودارهای همزمان، نمودارهای استنادی و نمودارهای متنی همگی نمونه هایی از نمودارهای طبیعی هستند که انواع مختلفی از روابط را نشان می دهند و به طور گسترده در کاربردهای مختلف در حوزه هوش مصنوعی استفاده می شوند.
نمودارهای همزمانی نشان دهنده همزمانی موارد در یک زمینه معین است. آنها معمولاً در کارهای پردازش زبان طبیعی مانند جاسازی کلمات استفاده میشوند، جایی که کلماتی که اغلب در زمینههای مشابه وجود دارند در نمودار نزدیکتر به یکدیگر نشان داده میشوند. به عنوان مثال، در یک پیکره متنی، اگر کلمات "گربه" و "سگ" اغلب با هم ظاهر شوند، آنها در نمودار همزمانی به هم مرتبط می شوند، که نشان دهنده یک رابطه قوی بین آنها بر اساس الگوهای وقوع همزمان است.
از سوی دیگر، نمودارهای استنادی، روابط بین مقالات دانشگاهی را از طریق استنادها مدل می کنند. هر گره در نمودار یک کاغذ را نشان می دهد و لبه ها نشان دهنده نقل قول ها بین مقالات است. نمودارهای استنادی برای کارهایی مانند سیستم های توصیه دانشگاهی بسیار مهم هستند، جایی که درک روابط استنادی بین مقالات می تواند به شناسایی تحقیقات مرتبط و ایجاد نمودارهای دانش برای افزایش بازیابی اطلاعات کمک کند.
نمودارهای متنی نوع مهم دیگری از نمودار طبیعی هستند که روابط بین موجودات متنی مانند جملات، پاراگراف ها یا اسناد را نشان می دهند. این نمودارها روابط معنایی بین واحدهای متن را نشان میدهند و در کارهایی مانند خلاصهسازی اسناد، تحلیل احساسات و طبقهبندی متن استفاده میشوند. با نمایش داده های متنی به عنوان یک نمودار، استفاده از الگوریتم های مبتنی بر نمودار برای وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی آسان تر می شود.
در زمینه یادگیری ساختاری عصبی با TensorFlow، آموزش با نمودارهای طبیعی شامل استفاده از این ساختارهای ذاتی برای بهبود فرآیند یادگیری است. با ترکیب تکنیکهای منظمسازی مبتنی بر گراف در آموزش شبکههای عصبی، مدلها میتوانند به طور موثر اطلاعات رابطهای موجود در نمودارهای طبیعی را ضبط کنند. این می تواند به بهبود تعمیم، استحکام و عملکرد منجر شود، به ویژه در وظایفی که اطلاعات رابطه ای نقش مهمی ایفا می کند.
به طور خلاصه، نمودارهای طبیعی، از جمله نمودارهای همزمان، نمودارهای استنادی، و نمودارهای متنی، اجزای ضروری در کاربردهای مختلف هوش مصنوعی هستند که بینشهای ارزشمندی را در مورد روابط و ساختارهای موجود در دادههای دنیای واقعی ارائه میدهند. با ادغام نمودارهای طبیعی در فرآیند آموزش، یادگیری ساختاری عصبی با TensorFlow یک چارچوب قدرتمند برای مهار اطلاعات رابطه ای تعبیه شده در این نمودارها برای یادگیری مدل و عملکرد پیشرفته ارائه می دهد.
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