منظمسازی نمودار یک تکنیک اساسی در یادگیری ماشین است که شامل ساختن نموداری است که در آن گرهها نقاط داده و یالها روابط بین نقاط داده را نشان میدهند. در زمینه یادگیری ساختاری عصبی (NSL) با TensorFlow، نمودار با تعریف نحوه اتصال نقاط داده بر اساس شباهت ها یا روابط آنها ساخته می شود. مسئولیت ایجاد این نمودار بر عهده دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین است که مدل را طراحی می کند.
برای ساخت یک نمودار برای تنظیم گراف در NSL، معمولاً مراحل زیر دنبال می شود:
1. نمایندگی داده ها: اولین قدم این است که نقاط داده را با فرمت مناسب نمایش دهید. این می تواند شامل رمزگذاری نقاط داده به عنوان بردارهای ویژگی یا جاسازی هایی باشد که اطلاعات مربوط به داده ها را جمع آوری می کند.
2. اندازه گیری شباهت: در مرحله بعد، یک معیار تشابه برای تعیین کمیت روابط بین نقاط داده تعریف می شود. این می تواند بر اساس معیارهای مختلفی مانند فاصله اقلیدسی، شباهت کسینوس، یا معیارهای مبتنی بر نمودار مانند کوتاه ترین مسیرها باشد.
3. آستانه گذاری: بسته به معیار تشابه مورد استفاده، ممکن است یک آستانه برای تعیین اینکه کدام نقاط داده در نمودار به هم متصل شده اند اعمال شود. نقاط داده با شباهت بالاتر از آستانه توسط یال هایی در نمودار به هم متصل می شوند.
4. ساخت نمودار: با استفاده از شباهت های محاسبه شده و آستانه گذاری، یک ساختار نمودار ساخته می شود که در آن گره ها نقاط داده را نشان می دهند و یال ها روابط بین آنها را نشان می دهند. این نمودار به عنوان مبنایی برای استفاده از تکنیک های منظم سازی گراف در چارچوب NSL عمل می کند.
5. ادغام در مدل: هنگامی که نمودار ساخته شد، به عنوان یک اصطلاح منظم سازی در مدل یادگیری ماشین ادغام می شود. با استفاده از ساختار نمودار در طول آموزش، مدل میتواند از دادهها و روابط کدگذاریشده در نمودار یاد بگیرد، که منجر به بهبود عملکرد تعمیم میشود.
به عنوان مثال، در یک کار یادگیری نیمه نظارتی که در آن نقاط داده برچسبدار و بدون برچسب در دسترس هستند، منظمسازی نمودار میتواند به انتشار اطلاعات برچسب از طریق نمودار کمک کند تا پیشبینی مدل در نقاط داده بدون برچسب را افزایش دهد. با استفاده از روابط بین نقاط داده، مدل می تواند نمایش قوی تری را بیاموزد که ساختار زیربنایی توزیع داده را به تصویر می کشد.
منظمسازی نمودار در زمینه NSL با TensorFlow شامل ساختن نموداری است که در آن گرهها نقاط داده را نشان میدهند و یالها روابط بین نقاط داده را نشان میدهند. مسئولیت ایجاد این نمودار بر عهده دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین است که مراحل نمایش داده، اندازه گیری شباهت، آستانه گذاری و مراحل ساخت نمودار را برای گنجاندن نمودار در مدل یادگیری ماشین برای بهبود عملکرد تعریف می کند.
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