طبیعي ګرافونه د ګراف جوړښتونو متنوع لړۍ پوښي چې د نړۍ په مختلفو سناریوګانو کې د ادارو ترمنځ اړیکې ماډل کوي. همغږي ګرافونه، د حوالې ګرافونه، او متن ګرافونه د طبیعي ګرافونو ټول مثالونه دي چې د اړیکو مختلف ډولونه نیسي او په پراخه توګه د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې په مختلفو غوښتنلیکونو کې کارول کیږي.
د ګډو پیښو ګرافونه په یوه ټاکل شوي شرایطو کې د توکو ګډ پیښې استازیتوب کوي. دوی عموما د طبیعي ژبې پروسس کولو کارونو کې کارول کیږي لکه د کلمو سرایت کول، چیرته چې هغه کلمې چې په ورته شرایطو کې ډیری وختونه یوځای کیږي په ګراف کې یو بل ته نږدې ښودل کیږي. د مثال په توګه، د متن په متن کې، که چیرې د "بلی" او "سپي" کلمې اکثرا سره یوځای وي، نو دوی به د ګډو پیښو په ګراف کې وصل شي، چې د دوی ترمنځ د دوی د ګډو پیښو نمونو پراساس قوي اړیکه په ګوته کوي.
د حوالې ګرافونه، له بلې خوا، د حوالې له لارې د اکادمیک کاغذونو ترمنځ اړیکې ماډل کوي. په ګراف کې هر نوډ د کاغذ نمایندګي کوي، او څنډې د کاغذونو ترمنځ حوالې څرګندوي. د حوالې ګرافونه د اکاډمیک سپارښتنې سیسټمونو په څیر دندو لپاره خورا مهم دي ، چیرې چې د کاغذونو ترمینځ د حوالې اړیکو پوهیدل کولی شي د اړونده څیړنې پیژندلو او د معلوماتو ترلاسه کولو ته وده ورکولو لپاره د پوهې ګرافونو رامینځته کولو کې مرسته وکړي.
د متن ګرافونه د طبیعي ګراف یو بل مهم ډول دی چې د متني ادارو لکه جملې، پراګرافونو یا اسنادو ترمنځ اړیکې څرګندوي. دا ګرافونه د متن واحدونو ترمنځ سیمانټیک اړیکې نیسي او د اسنادو لنډیز کولو، احساساتو تحلیل، او د متن طبقه بندي په څیر دندو کې کارول کیږي. د ګراف په توګه د متني معلوماتو په نمایندګۍ سره، د طبیعي ژبې پروسس کولو مختلف دندو لپاره د ګراف پر بنسټ الګوریتم پلي کول اسانه کیږي.
د TensorFlow سره د عصبي ساختماني زده کړې په شرایطو کې، د طبیعي ګرافونو سره روزنه د زده کړې پروسې ته وده ورکولو لپاره د دې اصلي جوړښتونو څخه ګټه پورته کول شامل دي. د عصبي شبکې روزنې کې د ګراف پراساس منظم کولو تخنیکونو شاملولو سره ، ماډل کولی شي په طبیعي ګرافونو کې موجود اړونده معلومات په مؤثره توګه ونیسي. دا کولی شي د ښه عمومي کولو، پیاوړتیا، او فعالیت لامل شي، په ځانګړې توګه په هغو دندو کې چیرې چې اړونده معلومات مهم رول لوبوي.
د لنډیز کولو لپاره، طبیعي ګرافونه، په شمول د ګډ پیښې ګرافونه، د حوالې ګرافونه، او متن ګرافونه، د AI په مختلفو غوښتنلیکونو کې اړین برخې دي، د ریښتینې نړۍ ډاټا کې د اړیکو او جوړښتونو ارزښتناکه بصیرت چمتو کوي. د روزنې پروسې کې د طبیعي ګرافونو په یوځای کولو سره، د TensorFlow سره د عصبي جوړښت زده کړه یو پیاوړی چوکاټ وړاندې کوي ترڅو د موډل زده کړې او فعالیت ته وده ورکولو لپاره پدې ګرافونو کې ځای شوي اړونده معلومات وکاروي.
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؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ