Регуляризация графа — это фундаментальный метод машинного обучения, который включает в себя построение графа, в котором узлы представляют точки данных, а ребра представляют отношения между точками данных. В контексте нейронного структурированного обучения (NSL) с TensorFlow график строится путем определения того, как точки данных связаны, на основе их сходства или отношений. Ответственность за создание этого графика лежит на специалисте по данным или инженере по машинному обучению, который разрабатывает модель.
Чтобы построить график для регуляризации графа в NSL, обычно выполняются следующие шаги:
1. Представление данных: Первый шаг — представить точки данных в подходящем формате. Это может включать кодирование точек данных в виде векторов признаков или встраивания, которые собирают соответствующую информацию о данных.
2. Мера сходства: Далее определяется мера сходства для количественной оценки связей между точками данных. Это может быть основано на различных показателях, таких как евклидово расстояние, сходство косинусов или на основе графических показателей, таких как кратчайшие пути.
3. Порог: В зависимости от используемой меры сходства может применяться пороговое значение для определения того, какие точки данных связаны на графике. Точки данных со сходством выше порога соединяются ребрами на графике.
4. Построение графика: Используя вычисленные сходства и пороговые значения, строится структура графа, в которой узлы представляют точки данных, а ребра представляют отношения между ними. Этот граф служит основой для применения методов регуляризации графов в среде NSL.
5. Включение в модель: после построения графа он интегрируется в модель машинного обучения как термин регуляризации. Используя структуру графа во время обучения, модель может учиться как на данных, так и на связях, закодированных в графе, что приводит к повышению производительности обобщения.
Например, в задаче обучения с полуконтролем, где доступны помеченные и немаркированные точки данных, регуляризация графа может помочь распространить информацию о метках через график, чтобы улучшить прогнозы модели для немаркированных точек данных. Используя связи между точками данных, модель может получить более надежное представление, отражающее основную структуру распределения данных.
Регуляризация графа в контексте NSL с помощью TensorFlow включает в себя построение графа, в котором узлы представляют точки данных, а ребра представляют отношения между точками данных. Ответственность за создание этого графика лежит на специалисте по данным или инженере по машинному обучению, который определяет представление данных, меру сходства, пороговое значение и этапы построения графика для включения графика в модель машинного обучения для повышения производительности.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Основы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как можно использовать слой внедрения для автоматического назначения правильных осей для графика представления слов в виде векторов?
- Какова цель максимального объединения в CNN?
- Как процесс извлечения признаков в сверточной нейронной сети (CNN) применяется для распознавания изображений?
- Необходимо ли использовать функцию асинхронного обучения для моделей машинного обучения, работающих в TensorFlow.js?
- Каково максимальное количество слов в API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Можно ли использовать API TensorFlow Keras Tokenizer для поиска наиболее часто встречающихся слов?
- Что такое ТОКО?
- Какова связь между количеством эпох в модели машинного обучения и точностью прогноза при запуске модели?
- Создает ли API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow расширенный набор обучающих данных на основе данных естественного графа?
- Что такое API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow?
Посмотреть больше вопросов и ответов в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals