กราฟธรรมชาติคือการแสดงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงในรูปแบบกราฟิก โดยที่โหนดแสดงถึงเอนทิตี และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเหล่านี้ กราฟเหล่านี้มักใช้ในการสร้างแบบจำลองระบบที่ซับซ้อน เช่น เครือข่ายสังคม เครือข่ายการอ้างอิง เครือข่ายทางชีววิทยา และอื่นๆ กราฟธรรมชาติจะบันทึกรูปแบบที่ซับซ้อนและการพึ่งพาที่มีอยู่ในข้อมูล ทำให้กราฟเหล่านี้มีคุณค่าสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ รวมถึงการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม
ในบริบทของการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม สามารถใช้กราฟธรรมชาติเพื่อปรับปรุงกระบวนการเรียนรู้โดยการรวมข้อมูลเชิงสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล การเรียนรู้โครงสร้างประสาท (NSL) ด้วย TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้สามารถบูรณาการกราฟธรรมชาติเข้ากับกระบวนการฝึกอบรมของโครงข่ายประสาทเทียม ด้วยการใช้กราฟธรรมชาติ NSL ช่วยให้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถเรียนรู้จากทั้งข้อมูลคุณสมบัติและข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟพร้อมกัน นำไปสู่ภาพรวมของโมเดลและความทนทานที่ได้รับการปรับปรุง
การบูรณาการกราฟธรรมชาติในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมกับ NSL เกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน:
1. การสร้างกราฟ: ขั้นตอนแรกคือการสร้างกราฟธรรมชาติที่จับความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล ซึ่งสามารถทำได้ตามความรู้โดเมนหรือโดยการแยกการเชื่อมต่อออกจากข้อมูลเอง ตัวอย่างเช่น ในเครือข่ายโซเชียล โหนดสามารถเป็นตัวแทนของแต่ละบุคคล และ Edge สามารถเป็นตัวแทนของมิตรภาพได้
2. การทำให้เป็นมาตรฐานของกราฟ: เมื่อสร้างกราฟธรรมชาติแล้ว จะถูกนำมาใช้เพื่อทำให้กระบวนการฝึกอบรมของโครงข่ายประสาทเทียมเป็นปกติ การทำให้เป็นมาตรฐานนี้สนับสนุนให้โมเดลเรียนรู้การแสดงที่ราบรื่นและสม่ำเสมอสำหรับโหนดที่เชื่อมต่อในกราฟ ด้วยการบังคับใช้การทำให้เป็นมาตรฐานนี้ โมเดลจะสามารถสรุปจุดข้อมูลที่มองไม่เห็นได้ดีขึ้น
3. การเพิ่มกราฟ: กราฟธรรมชาติยังสามารถใช้เพื่อเพิ่มข้อมูลการฝึกโดยการรวมคุณสมบัติตามกราฟเข้ากับอินพุตโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งช่วยให้โมเดลเรียนรู้จากทั้งข้อมูลคุณลักษณะและข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่เข้ารหัสในกราฟ นำไปสู่การคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
4. การฝังกราฟ: กราฟธรรมชาติสามารถใช้เพื่อเรียนรู้การฝังมิติต่ำสำหรับโหนดในกราฟได้ การฝังเหล่านี้จะบันทึกข้อมูลเชิงโครงสร้างและเชิงสัมพันธ์ที่มีอยู่ในกราฟ ซึ่งสามารถใช้เป็นคุณลักษณะอินพุตสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมเพิ่มเติมได้ ด้วยการเรียนรู้การเป็นตัวแทนที่มีความหมายจากกราฟ โมเดลจึงสามารถจับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ดีขึ้น
กราฟธรรมชาติสามารถนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยการให้ข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพิ่มเติมและการพึ่งพาโครงสร้างที่มีอยู่ในข้อมูล ด้วยการรวมกราฟธรรมชาติเข้ากับกระบวนการฝึกอบรมด้วยเฟรมเวิร์ก เช่น NSL โครงข่ายประสาทเทียมสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและลักษณะทั่วไปในงานการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
- กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
- จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
- พารามิเตอร์จำนวนคำสูงสุด TensorFlow Keras Tokenizer API คืออะไร
- TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดได้หรือไม่
- โทโค่คืออะไร?
- อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมแบบเสริมตามข้อมูลกราฟธรรมชาติหรือไม่
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow คืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals