Học có cấu trúc thần kinh (NSL) là một khung trong TensorFlow cho phép đào tạo mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng các tín hiệu có cấu trúc bên cạnh các đầu vào tính năng tiêu chuẩn. Các tín hiệu có cấu trúc có thể được biểu diễn dưới dạng biểu đồ, trong đó các nút tương ứng với các thể hiện và các cạnh nắm bắt mối quan hệ giữa chúng. Những biểu đồ này có thể được sử dụng để mã hóa nhiều loại thông tin khác nhau, chẳng hạn như độ tương tự, thứ bậc hoặc độ gần nhau và có thể được tận dụng để thường xuyên hóa quá trình đào tạo của mạng lưới thần kinh.
Đầu vào cấu trúc trong Học tập có cấu trúc thần kinh thực sự có thể được sử dụng để thường xuyên hóa việc đào tạo mạng lưới thần kinh. Bằng cách kết hợp thông tin dựa trên biểu đồ trong quá trình đào tạo, NSL cho phép mô hình học không chỉ từ dữ liệu đầu vào thô mà còn từ các mối quan hệ được mã hóa trong biểu đồ. Nguồn thông tin bổ sung này có thể giúp cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình, đặc biệt trong các tình huống mà dữ liệu được gắn nhãn bị hạn chế hoặc nhiễu.
Một cách phổ biến để tận dụng đầu vào cấu trúc cho việc chính quy hóa là thông qua việc sử dụng các kỹ thuật chính quy hóa biểu đồ. Việc chính quy hóa biểu đồ khuyến khích mô hình tạo ra các phần nhúng tôn trọng cấu trúc của biểu đồ, từ đó thúc đẩy sự mượt mà và nhất quán trong các biểu diễn đã học. Thuật ngữ chính quy hóa này thường được thêm vào hàm mất mát trong quá trình huấn luyện, xử lý các sai lệch so với các mối quan hệ dựa trên biểu đồ dự kiến.
Ví dụ, hãy xem xét một tình huống trong đó bạn đang huấn luyện một mạng lưới thần kinh để phân loại tài liệu. Ngoài nội dung văn bản của tài liệu, bạn còn có thông tin về sự giống nhau giữa các tài liệu dựa trên nội dung của chúng. Bằng cách xây dựng biểu đồ trong đó các nút biểu thị tài liệu và các cạnh biểu thị mối quan hệ tương tự, bạn có thể kết hợp đầu vào cấu trúc này vào NSL để hướng dẫn quá trình học tập. Sau đó, mô hình có thể học cách không chỉ phân loại tài liệu dựa trên nội dung của chúng mà còn tính đến những điểm tương đồng của tài liệu được mã hóa trong biểu đồ.
Hơn nữa, đầu vào cấu trúc có thể đặc biệt có lợi trong các tình huống trong đó dữ liệu thể hiện cấu trúc biểu đồ tự nhiên, chẳng hạn như mạng xã hội, mạng trích dẫn hoặc mạng sinh học. Bằng cách nắm bắt các mối quan hệ vốn có trong dữ liệu thông qua biểu đồ, NSL có thể giúp thường xuyên hóa quy trình đào tạo và cải thiện hiệu suất của mô hình đối với các nhiệm vụ liên quan đến việc khai thác các mối quan hệ này.
Đầu vào cấu trúc trong Học tập có cấu trúc thần kinh có thể được sử dụng một cách hiệu quả để thường xuyên hóa việc đào tạo mạng thần kinh bằng cách kết hợp thông tin dựa trên biểu đồ bổ sung cho dữ liệu đầu vào thô. Kỹ thuật chính quy hóa này có thể nâng cao khả năng và hiệu suất khái quát hóa của mô hình, đặc biệt là trong các tình huống có sẵn tín hiệu có cấu trúc và có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho việc học.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Quá trình trích xuất đặc điểm trong mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng như thế nào để nhận dạng hình ảnh?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Học có cấu trúc thần kinh với TensorFlow (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Đào tạo với đồ thị tự nhiên (đi đến chủ đề liên quan)