Grafikên xwezayî temsîlên grafîkî yên daneyên cîhana rastîn in ku girêk saziyan temsîl dikin, û qerax têkiliyên di navbera van saziyan de destnîşan dikin. Van grafîkan bi gelemperî ji bo modela pergalên tevlihev ên wekî torên civakî, torên vegotinê, torên biyolojîkî, û hêj bêtir têne bikar anîn. Grafikên xwezayî qalibên tevlihev û girêdayîbûnên ku di daneyan de hene digirin, wan ji bo karên cihêreng ên fêrbûna makîneyê, di nav de perwerdekirina torên neuralî, hêja dike.
Di çarçoweya perwerdehiya tora neuralî de, grafikên xwezayî dikarin werin bikar anîn da ku pêvajoya fêrbûnê bi tevlêkirina agahdariya pêwendiyê di navbera xalên daneyê de zêde bikin. Fêrbûna Structured Neural (NSL) bi TensorFlow re çarçoveyek e ku yekbûna grafikên xwezayî di pêvajoya perwerdehiya torên neuralî de pêk tîne. Bi karanîna grafikên xwezayî, NSL dihêle torên neuralî hem ji daneya taybetmendiyê û hem jî ji daneyên grafîkî yên çêkirî fêr bibin, ku rê li ber giştîkirina modela çêtir û bihêzbûnê vedike.
Yekbûna grafikên xwezayî di perwerdehiya tora neuralî de bi NSL re çend gavên bingehîn pêk tîne:
1. Avakirina Grafîkê: Pêngava yekem avakirina grafiyek xwezayî ye ku têkiliyên di navbera xalên daneyê de digire. Ev dikare li ser bingeha zanîna domainê an bi derxistina girêdanên ji daneyê bixwe were kirin. Mînakî, di torgilokek civakî de, girêk dikarin kesan temsîl bikin, û kevî dikarin hevaltiyê temsîl bikin.
2. Birêkûpêkkirina Grafîkê: Dema ku grafiya xwezayî tê çêkirin, ew ji bo rêkûpêkkirina pêvajoya perwerdehiya tora neuralî tê bikar anîn. Ev rêkûpêkkirin modelê teşwîq dike ku ji bo girêkên girêdayî di grafîkê de nûnertiyên nerm û domdar fêr bibe. Bi sepandina vê rêkûpêkkirinê, model dikare çêtir xalên daneya nedîtî giştî bike.
3. Zêdekirina Grafîkê: Grafikên xwezayî jî dikarin werin bikar anîn da ku daneyên perwerdehiyê zêde bikin bi tevlêkirina taybetmendiyên grafîkî-based di têketina tora neuralî de. Ev dihêle ku model hem ji daneyên taybetmendiyê û hem jî ji agahdariya pêwendiya ku di grafîkê de kodkirî fêr bibe, bibe sedema pêşbîniyên bihêztir û rast.
4. Graph Embeddings: Grafîkên xwezayî dikarin werin bikar anîn da ku ji bo girêkên di grafîkê de xêzkirinên kêm-alî hîn bibin. Van pêvedan agahdariya avahî û pêwendiyê ya ku di grafîkê de heye digire, ku dikare bêtir wekî taybetmendiyên têketinê ji bo tora neuralî were bikar anîn. Bi fêrbûna temsîlên watedar ên ji grafîkê, model dikare çêtir qalibên bingehîn di daneyan de bigire.
Grafikên xwezayî dikarin bi bandor werin bikar anîn da ku torên neuralî perwerde bikin bi peydakirina agahdariya pêwendiya pêvek û girêdanên strukturî yên ku di daneyê de hene. Bi tevlêkirina grafikên xwezayî di pêvajoya perwerdehiyê de bi çarçoveyên mîna NSL-ê re, torên neuralî dikarin li ser karên cihêreng ên fêrbûna makîneyê performansa çêtir û gelemperîkirinê bi dest bixin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
- TOCO çi ye?
- Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
- Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
- API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin