გრაფიკის რეგულაცია არის ფუნდამენტური ტექნიკა მანქანათმცოდნეობაში, რომელიც მოიცავს გრაფიკის აგებას, სადაც კვანძები წარმოადგენენ მონაცემთა წერტილებს და კიდეები წარმოადგენენ ურთიერთობებს მონაცემთა წერტილებს შორის. ნერვული სტრუქტურირებული სწავლის (NSL) კონტექსტში TensorFlow-ით, გრაფიკი აგებულია იმის განსაზღვრით, თუ როგორ არის დაკავშირებული მონაცემთა წერტილები მათი მსგავსების ან ურთიერთობების საფუძველზე. ამ გრაფიკის შექმნის პასუხისმგებლობა ეკისრება მონაცემთა მეცნიერს ან მანქანათმცოდნეობის ინჟინერს, რომელიც აყალიბებს მოდელს.
NSL-ში გრაფიკის რეგულაციისთვის გრაფიკის ასაგებად, როგორც წესი, შემდეგი ნაბიჯები მიჰყვება:
1. მონაცემთა წარმოდგენა: პირველი ნაბიჯი არის მონაცემთა წერტილების შესაბამის ფორმატში წარმოდგენა. ეს შეიძლება მოიცავდეს მონაცემთა წერტილების დაშიფვრას, როგორც მახასიათებლის ვექტორებს ან ჩაშენებებს, რომლებიც იჭერენ შესაბამის ინფორმაციას მონაცემთა შესახებ.
2. მსგავსების ღონისძიება: შემდეგი, განისაზღვრება მსგავსების საზომი მონაცემთა წერტილებს შორის ურთიერთობების რაოდენობრივი დასადგენად. ეს შეიძლება დაფუძნებული იყოს სხვადასხვა მეტრიკაზე, როგორიცაა ევკლიდური მანძილი, კოსინუსის მსგავსება ან გრაფიკზე დაფუძნებული ზომები, როგორიცაა უმოკლესი ბილიკები.
3. ბარიერი: გამოყენებული მსგავსების საზომიდან გამომდინარე, შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბარიერი, რათა დადგინდეს, თუ რომელი მონაცემთა წერტილებია დაკავშირებული გრაფიკში. ზღურბლის ზემოთ მსგავსების მქონე მონაცემთა წერტილები დაკავშირებულია გრაფიკის კიდეებით.
4. გრაფიკის მშენებლობა: გამოთვლილი მსგავსებისა და ზღურბლის გამოყენებით, აგებულია გრაფიკის სტრუქტურა, სადაც კვანძები წარმოადგენს მონაცემთა წერტილებს და კიდეები წარმოადგენს მათ შორის კავშირებს. ეს გრაფიკი ემსახურება როგორც NSL ჩარჩოში გრაფიკის რეგულარიზაციის ტექნიკის გამოყენების საფუძველს.
5. მოდელში ჩართვა: გრაფიკის აგების შემდეგ, ის ინტეგრირებულია მანქანათმცოდნეობის მოდელში, როგორც რეგულაციის ტერმინი. ტრენინგის დროს გრაფიკის სტრუქტურის გამოყენებით, მოდელს შეუძლია ისწავლოს როგორც მონაცემებიდან, ასევე გრაფაში კოდირებული ურთიერთობებიდან, რაც განაპირობებს განზოგადების გაუმჯობესებას.
მაგალითად, ნახევრად ზედამხედველობითი სასწავლო დავალების დროს, სადაც ხელმისაწვდომია ეტიკეტირებული და არალეიბლიანი მონაცემების წერტილები, გრაფიკის რეგულაციამ შეიძლება ხელი შეუწყოს ეტიკეტის ინფორმაციის გავრცელებას გრაფიკის მეშვეობით, რათა გააძლიეროს მოდელის პროგნოზები არალეიბლიან მონაცემთა წერტილებზე. მონაცემთა წერტილებს შორის ურთიერთობების გამოყენებით, მოდელს შეუძლია შეისწავლოს უფრო ძლიერი წარმოდგენა, რომელიც ასახავს მონაცემთა განაწილების ფუძემდებლურ სტრუქტურას.
გრაფიკის რეგულაცია NSL-ის კონტექსტში TensorFlow-ით გულისხმობს გრაფიკის აგებას, სადაც კვანძები წარმოადგენენ მონაცემთა წერტილებს და კიდეები წარმოადგენს კავშირებს მონაცემთა წერტილებს შორის. ამ გრაფის შექმნის პასუხისმგებლობა ეკისრება მონაცემთა მეცნიერს ან მანქანათმცოდნეობის ინჟინერს, რომელიც განსაზღვრავს მონაცემთა წარმოდგენას, მსგავსების ზომას, ზღურბლს და გრაფიკის აგების საფეხურებს, რათა ჩართოს გრაფიკი მანქანათმცოდნეობის მოდელში გაუმჯობესებული მუშაობისთვის.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები:
- როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა სიტყვების ვექტორებად წარმოდგენის ნაკვეთისთვის სათანადო ღერძების ავტომატურად მინიჭებისთვის?
- რა არის CNN-ში მაქსიმალური გაერთიანების მიზანი?
- როგორ გამოიყენება ფუნქციის ამოღების პროცესი კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN) გამოსახულების ამოცნობაზე?
- საჭიროა თუ არა ასინქრონული სწავლის ფუნქციის გამოყენება TensorFlow.js-ში გაშვებული მანქანური სწავლების მოდელებისთვის?
- რა არის TensorFlow Keras Tokenizer API სიტყვების მაქსიმალური რაოდენობის პარამეტრი?
- შეიძლება თუ არა TensorFlow Keras Tokenizer API-ის გამოყენება ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად?
- რა არის TOCO?
- რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
- აწარმოებს თუ არა API მეზობლების პაკეტი TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლებას, აწარმოებს გაძლიერებულ სასწავლო მონაცემთა ბაზას ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაყრდნობით?
- რა არის პაკეტის მეზობლების API TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლებაში?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-ში