რა არის პაკეტის მეზობლების API TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლებაში?
TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლაში (NSL) მეზობლების API არის გადამწყვეტი ფუნქცია, რომელიც აძლიერებს ვარჯიშის პროცესს ბუნებრივი გრაფიკებით. NSL-ში პაკეტის მეზობლების API ხელს უწყობს ტრენინგის მაგალითების შექმნას მეზობელი კვანძებიდან ინფორმაციის აგრეგაციის გზით გრაფიკის სტრუქტურაში. ეს API განსაკუთრებით სასარგებლოა გრაფიკის სტრუქტურირებულ მონაცემებთან მუშაობისას,
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, ნერვული სტრუქტურული სწავლება TensorFlow- ით, ტრენინგი ბუნებრივი გრაფიკებით
შეიძლება თუ არა სტრუქტურის შეყვანა ნერვული სტრუქტურირებულ სწავლებაში გამოყენებული იყოს ნერვული ქსელის ტრენინგის დასარეგულირებლად?
ნერვული სტრუქტურირებული სწავლება (NSL) არის ჩარჩო TensorFlow-ში, რომელიც საშუალებას აძლევს ნერვული ქსელების ვარჯიშს სტრუქტურირებული სიგნალების გამოყენებით, სტანდარტული მახასიათებლების შეყვანის გარდა. სტრუქტურირებული სიგნალები შეიძლება წარმოდგენილი იყოს გრაფიკების სახით, სადაც კვანძები შეესაბამება მაგალითებს და კიდეები აღბეჭდავს მათ შორის ურთიერთობებს. ეს გრაფიკები შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა ტიპის კოდირებისთვის