Байгалийн графикууд нь бодит ертөнцийн янз бүрийн хувилбарт байгууллагуудын хоорондын харилцааг загварчлах олон төрлийн график бүтцийг багтаадаг. Хамтарсан графикууд, ишлэлийн графикууд болон текст графикууд нь янз бүрийн төрлийн харилцааг дүрсэлсэн байгалийн графикуудын жишээ бөгөөд хиймэл оюун ухааны салбарт өөр өөр хэрэглээнд өргөн хэрэглэгддэг.
Хамтран тохиолдох график нь тухайн контекст доторх зүйлсийн хамт тохиолдох байдлыг илэрхийлдэг. Тэдгээрийг ихэвчлэн ижил төстэй контекстэд байнга тохиолддог үгсийг график дээр бие биентэйгээ ойртуулах зэрэг байгалийн хэлээр боловсруулах ажилд ашигладаг. Жишээлбэл, текстийн корпус дээр "муур" болон "нохой" гэсэн үгс ихэвчлэн хамт гарч ирдэг бол тэдгээр нь хавсарсан тохиолдлын графикт холбогдсон байх бөгөөд энэ нь тэдгээрийн хамтарсан тохиолдлын загварт үндэслэн тэдгээрийн хоорондын хүчтэй харилцааг илтгэнэ.
Нөгөө талаас ишлэлийн графикууд нь эрдэм шинжилгээний бүтээлүүдийн хоорондын харилцааг ишлэлээр дамжуулан загварчлах болно. График дахь зангилаа бүр нь цаасыг төлөөлж, ирмэгүүд нь цаасны хоорондох ишлэлийг заана. Эшлэлийн график нь эрдэм шинжилгээний зөвлөмжийн систем зэрэг ажлуудын хувьд маш чухал бөгөөд нийтлэл хоорондын ишлэл хоорондын хамаарлыг ойлгох нь холбогдох судалгааг тодорхойлох, мэдээлэл олж авах чадварыг сайжруулах мэдлэгийн графикийг бий болгоход тусалдаг.
Текст график нь өгүүлбэр, догол мөр, баримт бичиг гэх мэт текстийн объектуудын хоорондын харилцааг илэрхийлдэг байгалийн графикийн өөр нэг чухал төрөл юм. Эдгээр графикууд нь текстийн нэгжүүдийн хоорондын семантик харилцааг харуулдаг бөгөөд баримт бичгийг нэгтгэн дүгнэх, сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ хийх, текстийг ангилах зэрэг ажлуудад ашиглагддаг. Текстийн өгөгдлийг график хэлбэрээр үзүүлснээр байгалийн хэлээр боловсруулах янз бүрийн даалгавруудад график дээр суурилсан алгоритмуудыг ашиглахад хялбар болно.
TensorFlow-тэй мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээнд байгалийн графиктай сургалт нь сургалтын үйл явцыг сайжруулахын тулд эдгээр төрөлхийн бүтцийг ашиглах явдал юм. Мэдрэлийн сүлжээний сургалтанд графикт суурилсан зохицуулалтын техникийг оруулснаар загварууд нь байгалийн графикт байгаа харилцааны мэдээллийг үр дүнтэй авч чадна. Энэ нь ерөнхий ойлголт, бат бөх байдал, гүйцэтгэлийг сайжруулахад хүргэдэг, ялангуяа харилцааны мэдээлэл чухал үүрэг гүйцэтгэдэг ажлуудад.
Дүгнэж хэлэхэд, байгалийн графикууд, түүний дотор хавсарсан графикууд, ишлэлийн графикууд, текст графикууд нь хиймэл оюун ухааны янз бүрийн хэрэглээнд зайлшгүй шаардлагатай бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд бодит ертөнцийн өгөгдөлд байгаа харилцаа холбоо, бүтцийн талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгдөг. Байгалийн графикуудыг сургалтын үйл явцад нэгтгэснээр TensorFlow-тэй мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт нь эдгээр графикт суулгагдсан харилцааны мэдээллийг ашиглан загварчлах, гүйцэтгэлийг сайжруулах хүчирхэг тогтолцоог санал болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү