Grafregularisering er en grunnleggende teknikk innen maskinlæring som innebærer å konstruere en graf der noder representerer datapunkter og kanter representerer forhold mellom datapunktene. I sammenheng med Neural Structured Learning (NSL) med TensorFlow, er grafen konstruert ved å definere hvordan datapunkter henger sammen basert på deres likheter eller relasjoner. Ansvaret for å lage denne grafen ligger hos dataviteren eller maskinlæringsingeniøren som designer modellen.
For å konstruere en graf for grafregularisering i NSL, følges vanligvis følgende trinn:
1. Datarepresentasjon: Det første trinnet er å representere datapunktene i et passende format. Dette kan innebære koding av datapunktene som funksjonsvektorer eller innebygginger som fanger opp relevant informasjon om dataene.
2. Likhetsmål: Deretter defineres et likhetsmål for å kvantifisere relasjonene mellom datapunkter. Dette kan være basert på ulike beregninger som euklidisk avstand, cosinuslikhet eller grafbaserte mål som korteste veier.
3. Terskel: Avhengig av likhetsmålet som brukes, kan en terskel brukes for å bestemme hvilke datapunkter som er koblet sammen i grafen. Datapunkter med likheter over terskelen er forbundet med kanter i grafen.
4. Grafkonstruksjon: Ved å bruke de beregnede likhetene og terskelverdien, konstrueres en grafstruktur der noder representerer datapunkter og kanter representerer relasjonene mellom dem. Denne grafen fungerer som grunnlag for å bruke grafregulariseringsteknikker i NSL-rammeverket.
5. Inkorporering i modellen: Når grafen er konstruert, er den integrert i maskinlæringsmodellen som et regulariseringsbegrep. Ved å utnytte grafstrukturen under trening, kan modellen lære av både dataene og relasjonene som er kodet i grafen, noe som fører til forbedret generaliseringsytelse.
For eksempel, i en semi-overvåket læringsoppgave der merkede og umerkede datapunkter er tilgjengelige, kan grafregularisering bidra til å spre etikettinformasjon gjennom grafen for å forbedre modellens spådommer om umerkede datapunkter. Ved å utnytte relasjonene mellom datapunkter, kan modellen lære en mer robust representasjon som fanger opp den underliggende strukturen til datadistribusjonen.
Grafregularisering i sammenheng med NSL med TensorFlow innebærer å konstruere en graf der noder representerer datapunkter og kanter representerer forhold mellom datapunktene. Ansvaret for å lage denne grafen ligger hos dataforskeren eller maskinlæringsingeniøren, som definerer datarepresentasjon, likhetsmål, terskelverdi og grafkonstruksjonstrinn for å inkorporere grafen i maskinlæringsmodellen for forbedret ytelse.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals