न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) TensorFlow मा रहेको एउटा ढाँचा हो जसले स्ट्यान्डर्ड फीचर इनपुटहरूका अतिरिक्त संरचित सिग्नलहरू प्रयोग गरेर न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ। संरचित संकेतहरूलाई ग्राफको रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न सकिन्छ, जहाँ नोडहरू उदाहरणहरूसँग मेल खान्छ र किनारहरू तिनीहरू बीचको सम्बन्धहरू कब्जा गर्दछ। यी ग्राफहरू समानता, पदानुक्रम, वा निकटता जस्ता विभिन्न प्रकारको जानकारी इन्कोड गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, र तंत्रिका सञ्जालहरूको प्रशिक्षण प्रक्रियालाई नियमित गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंगमा संरचना इनपुटलाई वास्तवमा तंत्रिका नेटवर्कको प्रशिक्षण नियमित गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। प्रशिक्षणको क्रममा ग्राफ-आधारित जानकारी समावेश गरेर, NSL ले मोडेललाई कच्चा इनपुट डेटाबाट मात्र होइन ग्राफमा इन्कोड गरिएका सम्बन्धहरूबाट पनि सिक्न सक्षम बनाउँछ। जानकारीको यो अतिरिक्त स्रोतले मोडेलको सामान्यीकरण क्षमताहरू सुधार गर्न मद्दत गर्न सक्छ, विशेष गरी परिदृश्यहरूमा जहाँ लेबल गरिएको डेटा सीमित वा शोर छ।
नियमितीकरणको लागि संरचना इनपुटको लाभ उठाउने एउटा सामान्य तरिका ग्राफ नियमितीकरण प्रविधिको प्रयोग हो। ग्राफ नियमितीकरणले ग्राफको संरचनालाई सम्मान गर्ने इम्बेडिङहरू उत्पादन गर्न मोडेललाई प्रोत्साहन गर्छ, जसले गर्दा सिकेका प्रतिनिधित्वहरूमा सहजता र स्थिरता बढाउँछ। यो नियमितीकरण शब्द सामान्यतया प्रशिक्षणको समयमा हानि प्रकार्यमा थपिएको छ, अपेक्षित ग्राफ-आधारित सम्बन्धहरूबाट विचलनलाई दण्डित गर्दै।
उदाहरणका लागि, एउटा परिदृश्यलाई विचार गर्नुहोस् जहाँ तपाइँ कागजात वर्गीकरणको लागि तंत्रिका सञ्जाललाई प्रशिक्षण दिँदै हुनुहुन्छ। कागजातहरूको पाठ सामग्रीको अतिरिक्त, तपाईंसँग तिनीहरूको सामग्रीमा आधारित कागजातहरू बीचको समानताको बारेमा जानकारी पनि छ। नोडहरूले कागजातहरू र किनाराहरूले समानता सम्बन्धहरू प्रतिनिधित्व गर्ने ग्राफको निर्माण गरेर, तपाईंले सिक्ने प्रक्रियालाई मार्गदर्शन गर्न NSL मा यो संरचना इनपुट समावेश गर्न सक्नुहुन्छ। मोडेलले त्यसपछि कागजातहरूलाई तिनीहरूको सामग्रीको आधारमा वर्गीकरण गर्न मात्र होइन ग्राफमा एन्कोड गरिएको कागजात समानताहरूलाई पनि ध्यानमा राख्न सिक्न सक्छ।
यसबाहेक, संरचना इनपुट परिदृश्यहरूमा विशेष रूपमा लाभदायक हुन सक्छ जहाँ डेटाले प्राकृतिक ग्राफ संरचना, जस्तै सामाजिक नेटवर्कहरू, उद्धरण नेटवर्कहरू, वा जैविक नेटवर्कहरू प्रदर्शन गर्दछ। ग्राफ मार्फत डाटामा अन्तर्निहित सम्बन्धहरू क्याप्चर गरेर, NSL ले प्रशिक्षण प्रक्रियालाई नियमित गर्न र यी सम्बन्धहरूको शोषण समावेश गर्ने कार्यहरूमा मोडेलको प्रदर्शन सुधार गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा संरचना इनपुट प्रभावकारी रूपमा ग्राफ-आधारित जानकारी समावेश गरेर न्यूरल नेटवर्कको प्रशिक्षण नियमित गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ जुन कच्चा इनपुट डेटा पूरक हुन्छ। यो नियमितीकरण प्रविधिले मोडेलको सामान्यीकरण क्षमताहरू र कार्यसम्पादन बढाउन सक्छ, विशेष गरी परिदृश्यहरूमा जहाँ संरचित संकेतहरू उपलब्ध छन् र सिक्नको लागि बहुमूल्य अन्तर्दृष्टिहरू प्रदान गर्न सक्छन्।
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