ნერვული სტრუქტურირებული სწავლება (NSL) არის მანქანური სწავლების ჩარჩო, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ, რომელიც საშუალებას აძლევს ნერვული ქსელების სწავლებას სტრუქტურირებული სიგნალების გამოყენებით, სტანდარტული მახასიათებლების შეყვანის გარდა. ეს ჩარჩო განსაკუთრებით სასარგებლოა იმ სცენარებში, სადაც მონაცემებს აქვს თანდაყოლილი სტრუქტურა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად. კატებისა და ძაღლების მრავალი სურათის კონტექსტში, NSL შეიძლება გამოყენებულ იქნას სასწავლო პროცესის გასაუმჯობესებლად სურათებს შორის ურთიერთობების ჩართვით სასწავლო პროცესში.
NSL-ის გამოყენების ერთ-ერთი გზა ამ სცენარში არის გრაფიკის რეგულაციის გამოყენება. გრაფიკის რეგულაცია გულისხმობს გრაფიკის აგებას, სადაც კვანძები წარმოადგენს მონაცემთა წერტილებს (ამ შემთხვევაში კატებისა და ძაღლების გამოსახულებები) და კიდეები წარმოადგენს მონაცემთა წერტილებს შორის კავშირებს. ეს ურთიერთობები შეიძლება განისაზღვროს სურათებს შორის მსგავსების საფუძველზე, მაგალითად, ვიზუალურად მსგავსი სურათები, რომლებიც დაკავშირებულია გრაფიკის კიდეებით. ამ გრაფიკის სტრუქტურის სასწავლო პროცესში ჩართვით, NSL მოუწოდებს მოდელს ისწავლოს წარმოდგენები, რომლებიც პატივს სცემენ სურათებს შორის ურთიერთობებს, რაც განაპირობებს გაუმჯობესებულ განზოგადებას და სიმტკიცეს.
როდესაც ავარჯიშებს ნერვული ქსელს NSL-ის გამოყენებით გრაფიკის რეგულაზაციით, მოდელი სწავლობს არა მხოლოდ სურათების პიქსელების ნედლეულ მნიშვნელობებს, არამედ გრაფაში დაშიფრული ურთიერთობებიდანაც. ეს შეიძლება დაეხმაროს მოდელს უკეთ განზოგადოს უხილავ მონაცემებზე, რადგან ის სწავლობს მონაცემთა ძირითადი სტრუქტურის აღქმას მხოლოდ ცალკეული მაგალითების მიღმა. კატებისა და ძაღლების სურათების კონტექსტში, ეს შეიძლება ნიშნავდეს, რომ მოდელი სწავლობს მახასიათებლებს, რომლებიც სპეციფიკურია თითოეული კლასისთვის, მაგრამ ასევე ასახავს მსგავსებებსა და განსხვავებებს ორ კლასს შორის გრაფიკის მიმართებების საფუძველზე.
პასუხის გასაცემად, შეუძლია თუ არა NSL-ს ახალი სურათების შექმნა არსებული სურათების საფუძველზე, მნიშვნელოვანია განვმარტოთ, რომ NSL თავად არ ქმნის ახალ სურათებს. ამის ნაცვლად, NSL გამოიყენება ნერვული ქსელის ტრენინგის პროცესის გასაუმჯობესებლად სასწავლო პროცესში სტრუქტურირებული სიგნალების, როგორიცაა გრაფიკული ურთიერთობების ჩართვით. NSL-ის მიზანია გააუმჯობესოს მოდელის უნარი ისწავლოს მოწოდებული მონაცემებიდან, ვიდრე ახალი მონაცემთა ქულების გენერირება.
NSL შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნერვული ქსელების ტრენინგზე მონაცემთა ნაკრებებზე სტრუქტურირებული ურთიერთობებით, როგორიცაა კატებისა და ძაღლების გამოსახულებები, გრაფიკის რეგულარიზაციის ჩართვის მონაცემების ძირითადი სტრუქტურის დასაფიქსირებლად. ამან შეიძლება გამოიწვიოს მოდელის გაუმჯობესებული შესრულება და განზოგადება, მონაცემთა წერტილებს შორის ურთიერთობების გამოყენებით, მონაცემთა ნედლეული მახასიათებლების გარდა.
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