Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
L'API de pack neighbors en Neural Structured Learning (NSL) de TensorFlow és una característica crucial que millora el procés d'entrenament amb gràfics naturals. A NSL, l'API pack neighbors facilita la creació d'exemples d'entrenament agregant informació dels nodes veïns en una estructura de gràfics. Aquesta API és especialment útil quan es tracta de dades estructurades en gràfics,
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Aprenentatge estructurat neuronal amb TensorFlow, Entrenament amb gràfics naturals
Els gràfics Naturals inclouen gràfics de co-ocurrència, gràfics de citacions o gràfics de text?
Els gràfics naturals engloben una àmplia gamma d'estructures de gràfics que modelen les relacions entre entitats en diversos escenaris del món real. Els gràfics de co-ocurrència, els gràfics de citacions i els gràfics de text són exemples de gràfics naturals que capturen diferents tipus de relacions i s'utilitzen àmpliament en diferents aplicacions dins del camp de la Intel·ligència Artificial. Els gràfics de co-ocurrència representen la co-ocurrència
Com incorpora el marc d'aprenentatge estructurat neuronal la informació estructurada a les xarxes neuronals?
El marc d'aprenentatge estructurat neuronal és una eina potent que permet la incorporació d'informació estructurada a les xarxes neuronals. Aquest marc està dissenyat per millorar el procés d'aprenentatge aprofitant tant les dades no estructurades com la informació estructurada associada. En combinar els punts forts de les xarxes neuronals i les dades estructurades, el marc permet més