د ګراف منظم کول د ماشین زده کړې کې یو بنسټیز تخنیک دی چې پکې د ګراف جوړول شامل دي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټونو استازیتوب کوي او څنډې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ اړیکې څرګندوي. د TensorFlow سره د Neural Structured Learning (NSL) په شرایطو کې، ګراف د دې تعریف کولو سره جوړ شوی چې څنګه د ډیټا پوائنټونه د دوی د ورته والي یا اړیکو پراساس وصل شوي. د دې ګراف د جوړولو مسؤلیت د ډیټا ساینس پوه یا د ماشین زده کړې انجینر سره دی چې ماډل ډیزاین کوي.
په NSL کې د ګراف منظم کولو لپاره د ګراف جوړولو لپاره، لاندې مرحلې عموما تعقیب کیږي:
1. د معلوماتو استازیتوب: لومړی ګام دا دی چې د معلوماتو ټکي په مناسب شکل کې وړاندې کړئ. پدې کې کیدای شي د ډیټا پوائنټونو کوډ کول د فیچر ویکتورونو یا ایمبیډینګونو په توګه شامل وي چې د معلوماتو په اړه اړونده معلومات ترلاسه کوي.
2. د ورته والي اندازه: بیا، د ورته والی اندازه د ډیټا نقطو ترمنځ د اړیکو اندازه کولو لپاره تعریف شوې. دا کیدای شي د مختلفو میترونو پر بنسټ وي لکه د Euclidean فاصله، د کوزین ورته والی، یا د ګراف پر اساس اقدامات لکه لنډې لارې.
3. تخته: د استعمال شوي ورته والی اندازه پورې اړه لري، یو حد ممکن پلي شي ترڅو معلومه کړي چې کوم ډیټا ټکي په ګراف کې وصل دي. د ډیټا ټکي د حد څخه پورته ورته ورته والی سره په ګراف کې د څنډو په واسطه وصل شوي.
4. د ګراف جوړول: د حساب شوي ورته والی او حد په کارولو سره، د ګراف جوړښت جوړیږي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټ استازیتوب کوي او څنډې د دوی ترمینځ اړیکې څرګندوي. دا ګراف د NSL چوکاټ کې د ګراف منظم کولو تخنیکونو پلي کولو لپاره د اساس په توګه کار کوي.
5. په موډل کې شاملول: یوځل چې ګراف جوړ شي، دا د منظم کولو اصطلاح په توګه د ماشین زده کړې ماډل کې مدغم کیږي. د روزنې په جریان کې د ګراف جوړښت څخه ګټه پورته کولو سره، ماډل کولی شي دواړه ډاټا او په ګراف کې کوډ شوي اړیکو څخه زده کړي، چې د عمومي کولو فعالیت ښه کولو المل کیږي.
د مثال په توګه، د نیمه څارنې زده کړې دنده کې چیرې چې لیبل شوي او غیر لیبل شوي ډیټا پوائنټونه شتون لري، د ګراف منظم کول کولی شي د ګراف له لارې د لیبل معلوماتو خپرولو کې مرسته وکړي ترڅو د لیبل شوي ډیټا پوائنټونو په اړه د ماډل وړاندوینې ته وده ورکړي. د ډیټا پوائنټونو ترمینځ د اړیکو په کارولو سره ، ماډل کولی شي ډیر قوي نمایش زده کړي چې د ډیټا توزیع اصلي جوړښت نیسي.
د TensorFlow سره د NSL په شرایطو کې د ګراف منظم کول د ګراف جوړول پکې شامل دي چیرې چې نوډونه د ډیټا پوائنټونو استازیتوب کوي او څنډې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ اړیکې څرګندوي. د دې ګراف رامینځته کولو مسؤلیت د ډیټا ساینس پوه یا د ماشین زده کړې انجینر پورې اړه لري ، څوک چې د معلوماتو نمایندګي ، ورته والی اندازه کول ، حد او د ګراف جوړونې مرحلې تعریفوي ترڅو ګراف د ماشین زده کړې ماډل کې د ښه فعالیت لپاره شامل کړي.
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