د TensorFlow Neural Structured Learning (NSL) کې د پیک ګاونډی API یو مهم خصوصیت دی چې د طبیعي ګرافونو سره د روزنې پروسې ته وده ورکوي. په NSL کې، د پیک ګاونډی API د ګراف جوړښت کې د ګاونډیو نوډونو څخه د معلوماتو راټولولو له لارې د روزنې بیلګې رامینځته کول اسانه کوي. دا API په ځانګړې توګه ګټور دی کله چې د ګراف جوړښت شوي ډیټا سره معامله کوي، چیرې چې د ډیټا پوائنټونو ترمنځ اړیکې په ګراف کې د څنډو لخوا تعریف شوي.
تخنیکي اړخونو ته د رسیدو لپاره، په NSL کې د پیک ګاونډی API د مرکزي نوډ او ګاونډیو نوډونو ان پټ په توګه اخلي، بیا دا نوډونه یوځای بسته کوي ترڅو د روزنې یو واحد مثال جوړ کړي. په دې کولو سره، ماډل کولی شي د مرکزي نوډ او د هغې د ګاونډیو د ډله ایزو معلوماتو څخه زده کړي، دا توان ورکوي چې د روزنې په جریان کې د ګراف نړیوال جوړښت ونیسي. دا طریقه په ځانګړې توګه ګټوره ده کله چې د ګرافونو سره کار کوي چیرې چې د نوډونو ترمنځ اړیکې د زده کړې په بهیر کې مهم رول لوبوي.
د پیک ګاونډیانو API پلي کول د داسې فنکشن تعریف کول شامل دي چې مشخص کوي چې څنګه د مرکزي نوډ ګاونډیان بسته کړئ. دا فنکشن عموما مرکزي نوډ او د هغې ګاونډیان د انپټ په توګه اخلي او یو بسته نمایش بیرته راولي چې ماډل یې د روزنې لپاره کارولی شي. د دې بسته بندۍ فعالیت تنظیم کولو سره، کاروونکي کولی شي کنټرول کړي چې څنګه د ګاونډیو نوډونو څخه معلومات راټول شوي او د روزنې مثالونو کې شامل شوي.
یوه بیلګه سناریو چیرې چې د پیک ګاونډی API پلي کیدی شي د حوالې شبکې کې د نوډ طبقه بندي دنده کې ده. په دې شرایطو کې، هر نوډ د ساینسي کاغذ استازیتوب کوي، او څنډې د کاغذونو ترمنځ د حوالې اړیکې څرګندوي. د پیک ګاونډی API په کارولو سره، ماډل کولی شي د حوالې شبکې څخه معلومات ګټه پورته کړي ترڅو د دوی د مینځپانګې یا موضوع پراساس د کاغذونو طبقه بندي ښه کړي.
په NSL کې د پیک ګاونډیانو API د ګراف جوړښت شوي ډیټا په اړه د ماډلونو روزنې لپاره یوه پیاوړې وسیله ده ، دوی ته اجازه ورکوي چې په ډیټا کې موجود بډایه اړونده معلوماتو ګټه پورته کړي. د ګاونډیو نوډونو څخه د معلوماتو راټولولو سره، ماډل کولی شي د ګراف نړیوال جوړښت په ښه توګه درک کړي او ډیر باخبره وړاندوینې وکړي.
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؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- 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