График зохицуулалт нь зангилаанууд нь өгөгдлийн цэгүүдийг, ирмэгүүд нь өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын харилцааг илэрхийлдэг графикийг бүтээхэд чиглэгдсэн машин сургалтын үндсэн арга юм. TensorFlow-тэй Neural Structured Learning (NSL)-ийн хүрээнд өгөгдлийн цэгүүдийг ижил төстэй байдал эсвэл харилцаанд үндэслэн хэрхэн холбож байгааг тодорхойлох замаар графикийг бүтээдэг. Энэхүү графикийг бүтээх үүрэг нь тухайн загварыг боловсруулж буй өгөгдөл судлаач эсвэл машин сургалтын инженерт хамаарна.
NSL-д график зохицуулалт хийх график байгуулахын тулд дараах алхмуудыг ихэвчлэн хийдэг.
1. Өгөгдлийн төлөөлөл: Эхний алхам бол өгөгдлийн цэгүүдийг тохирох форматаар дүрслэх явдал юм. Энэ нь өгөгдлийн цэгүүдийг өгөгдлийн талаарх холбогдох мэдээллийг агуулсан функцийн вектор эсвэл оруулга болгон кодлохыг хамарч болно.
2. Ижил төстэй байдлын хэмжүүр: Дараа нь өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын хамаарлыг тодорхойлох ижил төстэй байдлын хэмжүүрийг тодорхойлно. Энэ нь Евклидийн зай, косинусын ижил төстэй байдал, эсвэл хамгийн богино зам гэх мэт графикт суурилсан хэмжигдэхүүн зэрэг янз бүрийн хэмжигдэхүүнд үндэслэсэн байж болно.
3. Босго тогтоох: Ашигласан ижил төстэй байдлын хэмжүүрээс хамааран графикт ямар өгөгдлийн цэгүүд холбогдсоныг тодорхойлох босго хэрэглэж болно. Босгооос дээш ижил төстэй өгөгдлийн цэгүүдийг графикийн ирмэгээр холбодог.
4. График барих: Тооцоолсон ижил төстэй байдал ба босго хэмжээг ашиглан зангилаанууд нь өгөгдлийн цэгүүдийг, ирмэгүүд нь тэдгээрийн хоорондын хамаарлыг илэрхийлдэг график бүтцийг бүтээдэг. Энэхүү график нь NSL хүрээн дэх график зохицуулалтын техникийг ашиглах үндэс суурь болдог.
5. Загварт оруулах: Графикийг байгуулсны дараа үүнийг машин сургалтын загварт зохицуулалтын нэр томъёо болгон нэгтгэдэг. Сургалтын явцад графикийн бүтцийг ашигласнаар загвар нь графикт кодлогдсон өгөгдөл болон хамаарлаас суралцаж, ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулахад хүргэдэг.
Жишээлбэл, шошготой болон хаяггүй өгөгдлийн цэгүүд байгаа хагас хяналттай сургалтын даалгаврын хувьд график зохицуулалт нь шошгоны мэдээллийг графикаар дамжуулан түгээхэд тусалж, шошгогүй өгөгдлийн цэгүүд дээрх загварын таамаглалыг сайжруулж чадна. Өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын хамаарлыг ашигласнаар загвар нь өгөгдлийн тархалтын үндсэн бүтцийг агуулсан илүү бат бөх дүрслэлийг сурч чадна.
TensorFlow-тай NSL-ийн хүрээнд графикийг цэгцлэх нь зангилаа нь өгөгдлийн цэгүүдийг, ирмэгүүд нь өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын хамаарлыг илэрхийлдэг графикийг бүтээх явдал юм. Энэхүү графикийг бүтээх үүрэг нь гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд графикийг машин сургалтын загварт оруулахын тулд өгөгдлийн дүрслэл, ижил төстэй байдлын хэмжүүр, босго тогтоох, график бүтээх алхмуудыг тодорхойлдог өгөгдөл судлаач эсвэл машин сургалтын инженерт хамаарна.
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