نمودارهای طبیعی نمایش گرافیکی داده های دنیای واقعی هستند که در آن گره ها موجودیت ها را نشان می دهند و یال ها نشان دهنده روابط بین این موجودیت ها هستند. این نمودارها معمولا برای مدل سازی سیستم های پیچیده مانند شبکه های اجتماعی، شبکه های استنادی، شبکه های بیولوژیکی و غیره استفاده می شوند. نمودارهای طبیعی الگوهای پیچیده و وابستگیهای موجود در دادهها را ثبت میکنند و آنها را برای کارهای مختلف یادگیری ماشین، از جمله آموزش شبکههای عصبی، ارزشمند میسازند.
در زمینه آموزش شبکههای عصبی، نمودارهای طبیعی میتوانند برای بهبود فرآیند یادگیری با ترکیب اطلاعات رابطهای بین نقاط داده مورد استفاده قرار گیرند. یادگیری ساختار عصبی (NSL) با TensorFlow چارچوبی است که امکان ادغام نمودارهای طبیعی را در فرآیند آموزش شبکه های عصبی فراهم می کند. با استفاده از نمودارهای طبیعی، NSL به شبکههای عصبی اجازه میدهد تا از دادههای ویژگی و دادههای ساختار یافته به طور همزمان یاد بگیرند، که منجر به بهبود تعمیم و استحکام مدل میشود.
ادغام نمودارهای طبیعی در آموزش شبکه عصبی با NSL شامل چندین مرحله کلیدی است:
1. ساخت نمودار: اولین قدم ساختن یک نمودار طبیعی است که روابط بین نقاط داده را نشان می دهد. این را می توان بر اساس دانش دامنه یا با استخراج اتصالات از خود داده ها انجام داد. به عنوان مثال، در یک شبکه اجتماعی، گره ها می توانند افراد را نشان دهند و لبه ها می توانند نشان دهنده دوستی ها باشند.
2. منظم سازی نمودار: هنگامی که نمودار طبیعی ساخته شد، برای منظم کردن فرآیند آموزش شبکه عصبی استفاده می شود. این منظمسازی مدل را تشویق میکند تا نمایشهای صاف و یکدستی را برای گرههای متصل در نمودار بیاموزد. با اعمال این منظمسازی، مدل میتواند بهتر به نقاط داده نادیده تعمیم دهد.
3. افزایش نمودار: نمودارهای طبیعی همچنین می توانند برای تقویت داده های آموزشی با ترکیب ویژگی های مبتنی بر نمودار در ورودی شبکه عصبی استفاده شوند. این به مدل اجازه می دهد تا هم از داده های ویژگی و هم از اطلاعات رابطه ای رمزگذاری شده در نمودار یاد بگیرد و منجر به پیش بینی های قوی تر و دقیق تر شود.
4. جاسازی های نمودار: نمودارهای طبیعی را می توان برای یادگیری جاسازی های کم بعدی برای گره ها در نمودار استفاده کرد. این تعبیهها اطلاعات ساختاری و رابطهای موجود در نمودار را جمعآوری میکنند، که میتواند بیشتر به عنوان ویژگیهای ورودی برای شبکه عصبی استفاده شود. با یادگیری نمایشهای معنادار از نمودار، مدل میتواند الگوهای زیربنایی دادهها را بهتر به تصویر بکشد.
نمودارهای طبیعی را می توان به طور موثر برای آموزش شبکه های عصبی با ارائه اطلاعات رابطه ای اضافی و وابستگی های ساختاری موجود در داده ها استفاده کرد. با گنجاندن نمودارهای طبیعی در فرآیند آموزش با چارچوب هایی مانند NSL، شبکه های عصبی می توانند به عملکرد بهبود یافته و تعمیم در وظایف مختلف یادگیری ماشین دست یابند.
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