न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) गुगलले विकास गरेको मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले स्ट्यान्डर्ड फीचर इनपुटहरूका अतिरिक्त संरचित सिग्नलहरू प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ। यो ढाँचा विशेष गरी परिदृश्यहरूमा उपयोगी छ जहाँ डाटाको अन्तर्निहित संरचना छ जुन मोडेल प्रदर्शन सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। बिराला र कुकुरका धेरै तस्बिरहरू भएको सन्दर्भमा, NSL लाई प्रशिक्षण प्रक्रियामा छविहरू बीचको सम्बन्ध समावेश गरेर सिक्ने प्रक्रियालाई बढाउन लागू गर्न सकिन्छ।
यस परिदृश्यमा NSL लागू गर्न सकिने एउटा तरिका ग्राफ नियमितीकरणको प्रयोग हो। ग्राफ नियमितीकरणले ग्राफ निर्माण गर्न समावेश गर्दछ जहाँ नोडहरूले डेटा बिन्दुहरू प्रतिनिधित्व गर्दछ (यस अवस्थामा बिरालाहरू र कुकुरहरूको छविहरू) र किनारहरूले डेटा बिन्दुहरू बीचको सम्बन्धलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। यी सम्बन्धहरूलाई छविहरू बीचको समानताको आधारमा परिभाषित गर्न सकिन्छ, जस्तै छविहरू जुन दृश्य रूपमा ग्राफमा किनाराद्वारा जोडिएको छ। यो ग्राफ संरचनालाई प्रशिक्षण प्रक्रियामा समावेश गरेर, NSL ले छविहरू बीचको सम्बन्धलाई सम्मान गर्ने प्रतिनिधित्वहरू सिक्न मोडेललाई प्रोत्साहन दिन्छ, जसले सुधारिएको सामान्यीकरण र बलियोतातर्फ अग्रसर गर्दछ।
ग्राफ नियमितीकरणको साथ NSL प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कलाई प्रशिक्षण दिंदा, मोडेलले छविहरूको कच्चा पिक्सेल मानहरू मात्र होइन ग्राफमा इन्कोड गरिएका सम्बन्धहरूबाट पनि सिक्छ। यसले मोडेललाई नदेखेको डाटामा राम्रोसँग सामान्यीकरण गर्न मद्दत गर्न सक्छ, किनकि यसले व्यक्तिगत उदाहरणहरू भन्दा बाहिरको डाटाको अन्तर्निहित संरचना क्याप्चर गर्न सिक्छ। बिरालाहरू र कुकुरहरूको छविहरूको सन्दर्भमा, यसको मतलब यो हुन सक्छ कि मोडेलले प्रत्येक वर्गका लागि विशिष्ट सुविधाहरू सिक्न सक्छ तर ग्राफमा सम्बन्धको आधारमा दुई वर्गहरू बीचको समानता र भिन्नताहरू पनि क्याप्चर गर्दछ।
NSL ले अवस्थित छविहरूमा आधारित नयाँ छविहरू उत्पादन गर्न सक्छ कि छैन भन्ने प्रश्नको जवाफ दिन, यो स्पष्ट गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि NSL आफैले नयाँ छविहरू उत्पन्न गर्दैन। यसको सट्टा, NSL लाई सिक्ने प्रक्रियामा ग्राफ सम्बन्धहरू जस्ता संरचित संकेतहरू समावेश गरेर तंत्रिका नेटवर्कको प्रशिक्षण प्रक्रिया बढाउन प्रयोग गरिन्छ। NSL को लक्ष्य नयाँ डेटा बिन्दुहरू उत्पन्न गर्नुको सट्टा यो प्रदान गरिएको डाटाबाट सिक्ने मोडेलको क्षमतामा सुधार गर्नु हो।
NSL लाई डेटाको अन्तर्निहित संरचना खिच्न ग्राफ रेगुलराइजेसन समावेश गरेर संरचित सम्बन्धहरू, जस्तै बिरालो र कुकुरहरूको छविहरू सहित डाटासेटहरूमा तंत्रिका नेटवर्कहरूलाई प्रशिक्षण दिन लागू गर्न सकिन्छ। यसले डेटाको कच्चा सुविधाहरूको अतिरिक्त डेटा बिन्दुहरू बीचको सम्बन्धलाई लाभान्वित गरेर सुधारिएको मोडेल प्रदर्शन र सामान्यीकरणको नेतृत्व गर्न सक्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू:
- भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- CNN मा अधिकतम पूलिङको उद्देश्य के हो?
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधा निकासी प्रक्रिया छवि पहिचानमा कसरी लागू हुन्छ?
- के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
- के TensorFlow Keras Tokenizer API को धेरै पटक शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- TOCO के हो?
- मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
- TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्