Els gràfics naturals són representacions gràfiques de dades del món real on els nodes representen entitats i les vores denoten relacions entre aquestes entitats. Aquests gràfics s'utilitzen habitualment per modelar sistemes complexos com ara xarxes socials, xarxes de citacions, xarxes biològiques i molt més. Els gràfics naturals capturen patrons complexos i dependències presents a les dades, cosa que els fa valuosos per a diverses tasques d'aprenentatge automàtic, inclosa la formació de xarxes neuronals.
En el context de l'entrenament de xarxes neuronals, es poden aprofitar els gràfics naturals per millorar el procés d'aprenentatge mitjançant la incorporació d'informació relacional entre els punts de dades. L'aprenentatge estructurat neuronal (NSL) amb TensorFlow és un marc que permet la integració de gràfics naturals en el procés d'entrenament de les xarxes neuronals. Mitjançant l'ús de gràfics naturals, NSL permet que les xarxes neuronals aprenguin tant a partir de dades de característiques com de dades estructurades en gràfics simultàniament, donant lloc a una millora de la generalització i robustesa del model.
La integració de gràfics naturals en l'entrenament de xarxes neuronals amb NSL implica diversos passos clau:
1. Construcció de gràfics: El primer pas és construir un gràfic natural que capti les relacions entre els punts de dades. Això es pot fer basant-se en el coneixement del domini o extraient connexions de les mateixes dades. Per exemple, en una xarxa social, els nodes poden representar individus i les vores poden representar amistats.
2. Regularització de gràfics: Un cop construït el graf natural, s'utilitza per regularitzar el procés d'entrenament de la xarxa neuronal. Aquesta regularització anima el model a aprendre representacions suaus i coherents per als nodes connectats al gràfic. En aplicar aquesta regularització, el model pot generalitzar millor als punts de dades no vists.
3. Augment de gràfics: Els gràfics naturals també es poden utilitzar per augmentar les dades d'entrenament incorporant funcions basades en gràfics a l'entrada de la xarxa neuronal. Això permet que el model aprengui tant de les dades de les característiques com de la informació relacional codificada al gràfic, donant lloc a prediccions més robustes i precises.
4. Incrustacions de gràfics: Els gràfics naturals es poden utilitzar per aprendre incrustacions de dimensions baixes per als nodes del gràfic. Aquestes incrustacions capturen la informació estructural i relacional present al gràfic, que es pot utilitzar com a característiques d'entrada per a la xarxa neuronal. En aprenent representacions significatives del gràfic, el model pot capturar millor els patrons subjacents a les dades.
Els gràfics naturals es poden utilitzar eficaçment per entrenar xarxes neuronals proporcionant informació relacional addicional i dependències estructurals presents a les dades. En incorporar gràfics naturals al procés d'entrenament amb marcs com NSL, les xarxes neuronals poden aconseguir un rendiment millorat i una generalització en diverses tasques d'aprenentatge automàtic.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals