بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی (NSL) TensorFlow یک ویژگی حیاتی است که روند آموزش را با نمودارهای طبیعی افزایش میدهد. در NSL، API همسایگان بسته، ایجاد نمونههای آموزشی را با جمعآوری اطلاعات از گرههای همسایه در ساختار گراف تسهیل میکند. این API مخصوصاً هنگام برخورد با دادههای ساختاریافته مفید است، جایی که روابط بین نقاط داده توسط لبههایی در نمودار تعریف میشود.
برای بررسی جنبه های فنی، بسته همسایه API در NSL به عنوان ورودی یک گره مرکزی و گره های همسایه آن را می گیرد، سپس این گره ها را با هم بسته بندی می کند تا یک نمونه آموزشی واحد را تشکیل دهد. با انجام این کار، مدل می تواند از اطلاعات جمعی گره مرکزی و همسایگان آن بیاموزد و آن را قادر می سازد تا ساختار کلی نمودار را در طول آموزش به تصویر بکشد. این رویکرد به ویژه هنگام کار با نمودارها که در آن روابط بین گرهها نقش مهمی در فرآیند یادگیری دارد، مفید است.
پیادهسازی API همسایگان بسته شامل تعریف تابعی است که نحوه بستهبندی همسایگان یک گره مرکزی را مشخص میکند. این تابع معمولاً گره مرکزی و همسایگان آن را به عنوان ورودی می گیرد و یک نمایش بسته بندی شده را برمی گرداند که مدل می تواند برای آموزش از آن استفاده کند. با سفارشی کردن این تابع بستهبندی، کاربران میتوانند نحوه جمعآوری و ترکیب اطلاعات از گرههای همسایه را در نمونههای آموزشی کنترل کنند.
یک سناریوی مثال که در آن میتوان API همسایگان بسته را اعمال کرد، وظیفه طبقهبندی گرهها در یک شبکه استناد است. در این زمینه، هر گره نشان دهنده یک مقاله علمی است و یال ها نشان دهنده روابط استنادی بین مقالات هستند. با استفاده از API همسایگان بسته، مدل میتواند از اطلاعات شبکه استناد برای بهبود طبقهبندی مقالات بر اساس محتوا یا موضوع آنها استفاده کند.
بسته همسایگان API در NSL یک ابزار قدرتمند برای آموزش مدلها بر روی دادههای ساختاریافته گراف است که به آنها اجازه میدهد از اطلاعات رابطهای غنی موجود در دادهها بهرهبرداری کنند. با تجمیع اطلاعات از گره های همسایه، مدل می تواند ساختار کلی نمودار را بهتر درک کند و پیش بینی های آگاهانه تری انجام 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؟
- 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