د TensorFlow Neural Structured Learning (NSL) کې د پیک ګاونډی API په حقیقت کې د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د پرمختللي روزنې ډیټاسیټ رامینځته کولو کې مهم رول لوبوي. NSL د ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګراف جوړښت شوي ډیټا د روزنې پروسې کې مدغم کوي ، د فیچر ډیټا او ګراف ډیټا دواړه په کارولو سره د ماډل فعالیت ته وده ورکوي. د پیک ګاونډیو API په کارولو سره، NSL کولی شي په مؤثره توګه د ګراف معلومات د روزنې پروسې کې شامل کړي، چې په پایله کې یو ډیر پیاوړی او دقیق ماډل دی.
کله چې د طبیعي ګراف ډیټا سره ماډل روزنه ورکول کیږي، د پیک ګاونډی API د روزنې ډیټا سیټ رامینځته کولو لپاره کارول کیږي چې دواړه اصلي فیچر ډیټا او د ګراف پراساس معلومات پکې شامل وي. پدې پروسه کې د ګراف څخه د هدف نوډ غوره کول او د هغه ګاونډیو نوډونو څخه د معلوماتو راټولول شامل دي ترڅو د فیچر ډیټا وده وکړي. په دې کولو سره، ماډل کولی شي نه یوازې د ان پټ ځانګړتیاو څخه بلکې په ګراف کې د اړیکو او اړیکو څخه هم زده کړي، چې د ښه عمومي کولو او وړاندوینې فعالیت لامل کیږي.
د دې مفکورې د لا روښانه کولو لپاره، یوه سناریو ته پام وکړئ چیرې چې دنده په ټولنیز شبکه کې د نورو کاروونکو سره د دوی د اړیکو پراساس د کاروونکو غوره توبونو وړاندوینه کول دي. په دې حالت کې، د پیک ګاونډیانو API په ټولنیز ګراف کې د کاروونکو اړیکو (ګاونډیانو) څخه د معلوماتو راټولولو لپاره کارول کیدی شي، لکه د دوی خوښې، تبصرې، او شریک شوي مینځپانګې. د دې ګراف پراساس معلومات د روزنې ډیټاسیټ کې شاملولو سره، ماډل کولی شي په ډیټا کې اصلي نمونې او انحصار په ښه توګه ونیسي، چې په پایله کې یې دقیق وړاندوینې کیږي.
د TensorFlow د عصبي جوړښت زده کړې کې د پیک ګاونډیانو API د روزنې ډیټاسیټ رامینځته کولو ته وړتیا ورکوي چې د ګراف پراساس معلوماتو سره د فیچر ډیټا سره یوځای کوي ، د پیچلي ارتباطي ډیټا جوړښتونو څخه د زده کړې ماډل وړتیا لوړوي. د روزنې په پروسه کې د طبیعي ګراف ډیټا په کارولو سره، NSL د ماشین زده کړې ماډلونو ته ځواک ورکوي ترڅو په دندو کې غوره فعالیت ترلاسه کړي چې د ډیټا سره وصل شوي عناصر پکې شامل وي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
- ایا د عصبي جوړښت زده کړې د ډیټا سره کارول کیدی شي د کوم لپاره چې طبیعي ګراف شتون نلري؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ