TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL) дахь API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь сургалтын үйл явцыг байгалийн графикаар сайжруулдаг чухал шинж чанар юм. NSL-д хөршүүдийн API нь хөрш зэргэлдээх цэгүүдийн мэдээллийг графикийн бүтцэд нэгтгэх замаар сургалтын жишээг бий болгоход тусалдаг. Энэ API нь өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын харилцааг графикийн ирмэгээр тодорхойлдог график бүтэцтэй өгөгдөлтэй ажиллахад ялангуяа ашигтай байдаг.
Техникийн талыг судлахын тулд NSL дэх хөршүүдийн API багц нь төв зангилаа болон түүний хөрш зэргэлдээх зангилаануудыг оролт болгон авч, дараа нь эдгээр зангилаануудыг нэгтгэн сургалтын нэг жишээ үүсгэдэг. Ингэснээр загвар нь төвийн зангилаа болон түүний хөршүүдийн хамтын мэдээллээс суралцаж, сургалтын явцад графикийн глобал бүтцийг олж авах боломжийг олгодог. Энэ арга нь зангилаа хоорондын харилцаа нь сургалтын үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг графиктай ажиллахад ялангуяа ашигтай байдаг.
Pack хөршүүдийн API-г хэрэгжүүлэх нь төв зангилааны хөршүүдийг хэрхэн багцлахыг тодорхойлсон функцийг тодорхойлох явдал юм. Энэ функц нь ихэвчлэн төв зангилаа болон түүний хөршүүдийг оролт болгон авч, загвар нь сургалтанд ашиглаж болох багц дүрслэлийг буцаадаг. Энэхүү баглаа боодлын функцийг тохируулснаар хэрэглэгчид хөрш зэргэлдээх цэгүүдийн мэдээллийг хэрхэн нэгтгэж, сургалтын жишээнүүдэд оруулахыг хянах боломжтой.
Багц хөршүүдийн API-г ашиглаж болох жишээ нь ишлэлийн сүлжээн дэх зангилааны ангиллын даалгаварт байна. Энэ нөхцөлд зангилаа бүр нь шинжлэх ухааны баримт бичгийг төлөөлж, ирмэгүүд нь баримт бичгийн хоорондох ишлэлийн харилцааг илэрхийлдэг. Pack хөршүүдийн API-г ашигласнаар уг загвар нь ишлэлийн сүлжээний мэдээллийг ашиглан нийтлэлийн агуулга, сэдэвт үндэслэн ангиллыг сайжруулах боломжтой.
NSL дахь pack хөршүүдийн API нь график бүтэцтэй өгөгдөл дээр загваруудыг сургах хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд өгөгдөлд агуулагдах баялаг харилцааны мэдээллийг ашиглах боломжийг олгодог. Хөрш зэргэлдээх зангилааны мэдээллийг нэгтгэснээр загвар нь графикийн дэлхийн бүтцийг илүү сайн ойлгож, илүү мэдээлэлтэй таамаглал дэвшүүлж 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?
- Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтыг байгалийн график байхгүй өгөгдөлд ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү