Байгалийн график нь зангилаа нь объектуудыг, ирмэг нь эдгээр объектуудын хоорондын харилцааг илэрхийлдэг бодит ертөнцийн өгөгдлийн график дүрслэл юм. Эдгээр графикууд нь нийгмийн сүлжээ, ишлэлийн сүлжээ, биологийн сүлжээ гэх мэт нарийн төвөгтэй системийг загварчлахад ихэвчлэн ашиглагддаг. Байгалийн графикууд нь өгөгдөлд байгаа нарийн төвөгтэй хэв маяг, хамаарлыг олж авдаг бөгөөд энэ нь мэдрэлийн сүлжээг сургах зэрэг машин сургалтын янз бүрийн ажлуудад үнэ цэнэтэй болгодог.
Мэдрэлийн сүлжээний сургалтын хүрээнд өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын харилцааны мэдээллийг нэгтгэх замаар сургалтын үйл явцыг сайжруулахын тулд байгалийн графикуудыг ашиглаж болно. TensorFlow бүхий Neural Structured Learning (NSL) нь мэдрэлийн сүлжээний сургалтын процесст байгалийн графикуудыг нэгтгэх боломжийг олгодог тогтолцоо юм. Байгалийн графикийг ашигласнаар NSL нь мэдрэлийн сүлжээнд функцийн өгөгдөл болон график бүтэцтэй өгөгдлөөс нэгэн зэрэг суралцах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь загварын ерөнхий байдал, бат бөх байдлыг сайжруулахад хүргэдэг.
NSL-тэй мэдрэлийн сүлжээний сургалтанд байгалийн графикуудыг нэгтгэх нь хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг агуулна.
1. График барих: Эхний алхам бол өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын хамаарлыг харуулсан байгалийн график байгуулах явдал юм. Үүнийг домэйны мэдлэг дээр үндэслэн эсвэл өгөгдлөөс холболтыг гаргаж авах замаар хийж болно. Жишээлбэл, нийгмийн сүлжээнд зангилаа нь хувь хүмүүсийг, ирмэг нь нөхөрлөлийг илэрхийлж болно.
2. График зохицуулалт: Байгалийн графикийг байгуулсны дараа мэдрэлийн сүлжээний сургалтын үйл явцыг хэвийн болгоход ашигладаг. Энэхүү зохицуулалт нь загварыг график дахь холбогдсон зангилааны жигд, тууштай дүрслэлийг сурахад түлхэц өгдөг. Энэхүү зохицуулалтыг хэрэгжүүлснээр загвар нь үл үзэгдэх өгөгдлийн цэгүүдэд илүү сайн ерөнхийлнө.
3. График нэмэгдүүлэх: Байгалийн графикийг мөн мэдрэлийн сүлжээний оролтод графикт суурилсан функцуудыг оруулах замаар сургалтын өгөгдлийг нэмэгдүүлэхэд ашиглаж болно. Энэ нь загварт графикт кодлогдсон функцийн өгөгдөл болон харилцааны мэдээллээс суралцах боломжийг олгож, илүү найдвартай, үнэн зөв таамаглал гаргахад хүргэдэг.
4. График оруулах: График дахь зангилааны бага хэмжээст шигтгээг сурахын тулд байгалийн графикийг ашиглаж болно. Эдгээр суулгацууд нь графикт байгаа бүтцийн болон харилцааны мэдээллийг авдаг бөгөөд үүнийг мэдрэлийн сүлжээний оролтын функц болгон ашиглаж болно. Графикаас утга учиртай дүрслэлийг сурснаар загвар нь өгөгдлийн үндсэн хэв маягийг илүү сайн барьж чадна.
Өгөгдөл дэх нэмэлт харилцааны мэдээлэл, бүтцийн хамаарлыг хангах замаар мэдрэлийн сүлжээг сургахад байгалийн графикуудыг үр дүнтэй ашиглаж болно. NSL гэх мэт фреймворкүүдтэй байгалийн графикуудыг сургалтын процесст оруулснаар мэдрэлийн сүлжээ нь машин сургалтын янз бүрийн даалгаврын гүйцэтгэлийг сайжруулж, ерөнхийд нь нэгтгэж чадна.
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