Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme (NSL), standart özellik girişlerine ek olarak yapılandırılmış sinyalleri kullanarak sinir ağlarının eğitilmesine olanak tanıyan TensorFlow'daki bir çerçevedir. Yapılandırılmış sinyaller, düğümlerin örneklere karşılık geldiği ve kenarların aralarındaki ilişkileri yakaladığı grafikler olarak temsil edilebilir. Bu grafikler benzerlik, hiyerarşi veya yakınlık gibi çeşitli bilgi türlerini kodlamak için kullanılabilir ve sinir ağlarının eğitim sürecini düzenlemek için kullanılabilir.
Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenmedeki yapı girdisi aslında bir sinir ağının eğitimini düzenlemek için kullanılabilir. NSL, eğitim sırasında grafik tabanlı bilgileri dahil ederek modelin yalnızca ham girdi verilerinden değil aynı zamanda grafikte kodlanmış ilişkilerden de öğrenmesini sağlar. Bu ek bilgi kaynağı, özellikle etiketli verilerin sınırlı veya gürültülü olduğu senaryolarda modelin genelleme yeteneklerinin geliştirilmesine yardımcı olabilir.
Düzenlileştirme için yapı girdisinden yararlanmanın yaygın bir yolu, grafik düzenlileştirme tekniklerinin kullanılmasıdır. Grafik düzenlemesi, modeli grafiğin yapısına uygun yerleştirmeler üretmeye teşvik eder, böylece öğrenilen gösterimlerde düzgünlük ve tutarlılık teşvik edilir. Bu düzenleme terimi genellikle eğitim sırasında kayıp fonksiyonuna eklenir ve beklenen grafik tabanlı ilişkilerden sapmalar cezalandırılır.
Örneğin, belge sınıflandırması için bir sinir ağını eğittiğiniz bir senaryoyu düşünün. Dokümanların metin içeriğinin yanı sıra, dokümanların içeriklerine göre benzerlikleri hakkında da bilgi sahibi olursunuz. Düğümlerin belgeleri temsil ettiği ve kenarların benzerlik ilişkilerini temsil ettiği bir grafik oluşturarak, öğrenme sürecine rehberlik etmek için bu yapı girdisini NSL'ye dahil edebilirsiniz. Model daha sonra belgeleri yalnızca içeriklerine göre sınıflandırmayı değil aynı zamanda grafikte kodlanan belge benzerliklerini de dikkate almayı öğrenebilir.
Ayrıca yapı girişi, sosyal ağlar, alıntı ağları veya biyolojik ağlar gibi verilerin doğal bir grafik yapısı sergilediği senaryolarda özellikle faydalı olabilir. Grafik aracılığıyla verilerdeki doğal ilişkileri yakalayan NSL, eğitim sürecini düzenlemeye ve modelin bu ilişkilerden yararlanmayı içeren görevlerdeki performansını artırmaya yardımcı olabilir.
Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenmedeki yapı girdisi, ham girdi verilerini tamamlayan grafik tabanlı bilgileri birleştirerek bir sinir ağının eğitimini düzenlemek için etkili bir şekilde kullanılabilir. Bu düzenleme tekniği, özellikle yapılandırılmış sinyallerin mevcut olduğu senaryolarda modelin genelleme yeteneklerini ve performansını artırabilir ve öğrenme için değerli bilgiler sağlayabilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin