Neural Structured Learning (NSL) нь сургалтын үйл явцад бүтэцлэгдсэн дохиог нэгтгэдэг машин сургалтын тогтолцоо юм. Эдгээр бүтэцлэгдсэн дохиог зангилаанууд нь тохиолдлууд эсвэл онцлогтой тохирч, ирмэгүүд нь тэдгээрийн хоорондын хамаарал эсвэл ижил төстэй байдлыг харуулсан график хэлбэрээр дүрслэгддэг. TensorFlow-ийн хүрээнд NSL нь мэдрэлийн сүлжээг сургах явцад график зохицуулалтын техникийг тусгаж, графикт кодлогдсон мэдээллийг ашиглан загварын ерөнхий байдал, бат бөх байдлыг сайжруулах боломжийг олгодог.
Нийтлэг асуултуудын нэг бол NSL-ийг байгалийн график байхгүй өгөгдөлд ашиглаж болох эсэх юм. Хариулт нь тийм ээ, өгөгдөлд тодорхой график байхгүй байсан ч NSL-ийг үр дүнтэй ашиглах боломжтой. Ийм тохиолдолд та өгөгдлийн өвөрмөц бүтэц эсвэл харилцаанд үндэслэн график байгуулж болно. Жишээлбэл, текстийг ангилах даалгаврын хувьд та зангилаа нь үг эсвэл өгүүлбэрийг, ирмэг нь утгын ижил төстэй байдал эсвэл хавсарсан тохиолдлын хэв маягийг харуулсан график үүсгэж болно.
Нэмж дурдахад NSL нь өгөгдлийн онцлог шинж чанарт тохирсон график бүтээх механизмыг тодорхойлох уян хатан байдлыг хангадаг. Энэ нь зөвхөн түүхий оролтын шинж чанараас тодорхойгүй байж болох домэйны тусгай мэдлэг эсвэл хамаарлыг олж авах боломжийг танд олгоно. Ийм домэйн мэдлэгийг сургалтын үйл явцад оруулснаар NSL нь мэдрэлийн сүлжээнд өгөгдлөөс илүү үр дүнтэй суралцаж, илүү сайн таамаглал гаргах боломжийг олгодог.
Байгалийн график байхгүй эсвэл ашиглах боломжтой хувилбаруудын хувьд NSL нь түүхий шинж чанараас илүү үнэ цэнэтэй мэдээллийг кодлодог бүтэцлэгдсэн дохиог нэвтрүүлэх замаар сургалтын үйл явцыг баяжуулах хүчирхэг хэрэгслийг санал болгодог. Энэ нь загварчлалын гүйцэтгэлийг сайжруулахад хүргэдэг, ялангуяа жишээнүүдийн хоорондын хамаарал эсвэл хамаарал нь таамаглалын үнэн зөв байдалд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг ажлуудад хүргэдэг.
Энэ үзэл баримтлалыг цаашид харуулахын тулд хэрэглэгчид зүйлстэй харьцдаг зөвлөмжийн системийг авч үзье. Хэдийгээр түүхий өгөгдөл нь хэрэглэгчийн зүйлийн харилцан үйлчлэлээс бүрдэж болох ч тодорхой график дүрслэлгүйгээр NSL нь хэрэглэгчид болон зүйлүүд нь харилцан үйлчлэлийг харуулсан ирмэгээр холбогдсон зангилаа болох графикийг барьж чадна. Энэхүү график зохицуулалтын тусламжтайгаар зөвлөмжийн загварыг сургаснаар систем нь хэрэглэгчид болон зүйлсийн хоорондын далд харилцааг ашиглан илүү хувийн, үнэн зөв зөвлөмж гаргах боломжтой.
Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтыг өгөгдлийн төрөлхийн бүтэц эсвэл домэйны тусгай мэдлэг дээр үндэслэн тусгай график байгуулах замаар байгалийн графикгүй өгөгдөлд үр дүнтэй ашиглаж болно. Энэхүү арга нь үнэ цэнэтэй бүтэцлэгдсэн дохиог нэгтгэснээр сургалтын үйл явцыг сайжруулж, машин сургалтын янз бүрийн даалгавруудын загварыг нэгтгэх, гүйцэтгэлийг сайжруулахад хүргэдэг.
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