การทำให้กราฟเป็นมาตรฐานเป็นเทคนิคพื้นฐานในการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการสร้างกราฟโดยที่โหนดเป็นตัวแทนของจุดข้อมูล และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล ในบริบทของการเรียนรู้เชิงโครงสร้างประสาท (NSL) ด้วย TensorFlow กราฟจะถูกสร้างขึ้นโดยกำหนดวิธีการเชื่อมต่อจุดข้อมูลโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงหรือความสัมพันธ์ ความรับผิดชอบในการสร้างกราฟนี้ขึ้นอยู่กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่กำลังออกแบบแบบจำลอง
ในการสร้างกราฟสำหรับการปรับกราฟให้เป็นมาตรฐานใน NSL โดยทั่วไปจะปฏิบัติตามขั้นตอนต่อไปนี้:
1. การแสดงข้อมูล: ขั้นตอนแรกคือการแสดงจุดข้อมูลในรูปแบบที่เหมาะสม ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเข้ารหัสจุดข้อมูลเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะหรือการฝังที่รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล
2. การวัดความคล้ายคลึงกัน: ถัดไป การวัดความคล้ายคลึงถูกกำหนดเพื่อหาปริมาณความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล ซึ่งอาจขึ้นอยู่กับหน่วยเมตริกต่างๆ เช่น ระยะทางแบบยุคลิด ความคล้ายคลึงของโคไซน์ หรือการวัดตามกราฟ เช่น เส้นทางที่สั้นที่สุด
3. เกณฑ์: ขึ้นอยู่กับการวัดความคล้ายคลึงที่ใช้ อาจใช้เกณฑ์เพื่อกำหนดว่าจุดข้อมูลใดเชื่อมต่ออยู่ในกราฟ จุดข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกันเหนือเกณฑ์จะเชื่อมต่อกันด้วยขอบในกราฟ
4. การสร้างกราฟ: โครงสร้างกราฟถูกสร้างขึ้นโดยใช้ความคล้ายคลึงกันและเกณฑ์ขั้นต่ำที่คำนวณ โดยที่โหนดแสดงถึงจุดข้อมูล และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างจุดเหล่านั้น กราฟนี้ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการประยุกต์ใช้เทคนิคการทำให้กราฟเป็นมาตรฐานในกรอบงาน NSL
5. การรวมตัวเข้ากับโมเดล: เมื่อสร้างกราฟแล้ว กราฟจะรวมเข้ากับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นคำศัพท์ที่ทำให้เป็นมาตรฐาน ด้วยการใช้ประโยชน์จากโครงสร้างกราฟในระหว่างการฝึก โมเดลสามารถเรียนรู้จากทั้งข้อมูลและความสัมพันธ์ที่เข้ารหัสในกราฟ ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพการวางนัยทั่วไปที่ดีขึ้น
ตัวอย่างเช่น ในงานการเรียนรู้แบบกึ่งอยู่ภายใต้การดูแลซึ่งมีจุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับและที่ไม่มีป้ายกำกับ การทำให้กราฟเป็นมาตรฐานสามารถช่วยเผยแพร่ข้อมูลป้ายกำกับผ่านกราฟ เพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ของแบบจำลองในจุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล โมเดลสามารถเรียนรู้การแสดงที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นซึ่งรวบรวมโครงสร้างพื้นฐานของการกระจายข้อมูล
การทำให้กราฟเป็นมาตรฐานในบริบทของ NSL ด้วย TensorFlow เกี่ยวข้องกับการสร้างกราฟโดยที่โหนดแสดงถึงจุดข้อมูล และขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล ความรับผิดชอบในการสร้างกราฟนี้ขึ้นอยู่กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งจะเป็นผู้กำหนดการแสดงข้อมูล การวัดความคล้ายคลึง การกำหนดเกณฑ์ และขั้นตอนการสร้างกราฟเพื่อรวมกราฟเข้ากับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
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