Grafikên xwezayî rêzek cihêreng a strukturên grafîkî vedihewîne ku têkiliyên di navbera saziyan de di senaryoyên cihêreng ên cîhana rastîn de model dike. Grafikên hev-rûbûn, grafikên navgîniyê, û grafikên nivîsê hemî nimûneyên grafikên xwezayî ne ku celebên têkiliyan digirin û bi berfirehî di sepanên cihêreng ên di qada Zehmetkêşiya Hunerî de têne bikar anîn.
Grafîkên hev-rûbûnê hev-rûbûna tiştan di çarçoveyek diyarkirî de temsîl dikin. Ew bi gelemperî di karên pêvajokirina zimanê xwezayî de, mîna bicîkirina peyvan, têne bikar anîn, ku peyvên ku bi gelemperî di çarçoveyek mîna hev de çêdibin di grafîkê de nêzîkê hev têne xuyang kirin. Mînakî, di korpusek nivîsê de, heke peyvên "pisîk" û "kûçik" bi gelemperî bi hev re xuya dibin, ew ê di grafika hev-rûbûnê de bêne girêdan, ku li gorî şêwazên hev-rûbûna wan têkiliyek xurt di navbera wan de destnîşan dike.
Ji hêla din ve, grafikên navgîniyê, têkiliyên di navbera kaxezên akademîk de bi navgîniyê model dikin. Her girêkek di grafîkê de kaxezek temsîl dike, û qiraxên di navbera kaxezan de destnîşan dikin. Grafikên navgîniyê ji bo peywirên mîna pergalên pêşniyarên akademîk girîng in, ku têgihîştina têkiliyên navgîniyê di navbera kaxezan de dikare bibe alîkar ku lêkolîna têkildar nas bike û grafikên zanînê ava bike da ku vegerandina agahdarî zêde bike.
Grafikên nivîsê celebek din a girîng a grafiya xwezayî ye ku têkiliyên di navbera pêkhateyên tekstî yên wekî hevok, paragraf, an belgeyan de nîşan dide. Van grafîkan têkiliyên semantîkî yên di navbera yekîneyên nivîsê de digirin û di karên mîna kurtkirina belgeyê, analîzkirina hestê, û dabeşkirina nivîsê de têne bikar anîn. Bi temsîlkirina daneyên nivîsê wekî grafiyek, hêsantir dibe ku algorîtmayên bingehîn ên grafîkê ji bo cûrbecûr karên hilanîna zimanê xwezayî bicîh bînin.
Di çarçoweya Fêrbûna Structured Neural bi TensorFlow de, perwerdehiya bi grafikên xwezayî bi karanîna van strukturên xwerû vedihewîne da ku pêvajoya fêrbûnê zêde bike. Bi tevlêkirina teknîkên rêkûpêk-based grafik di perwerdehiya tora neuralî de, model dikarin bi bandor agahdariya pêwendiya ku di grafikên xwezayî de hene bigirin. Ev dikare bibe sedema baştirkirina gelemperî, xurtbûn û performansê, nemaze di karên ku agahdariya pêwendiyê de rolek girîng dilîze.
Bi kurtasî, grafikên xwezayî, di nav de grafikên hevrûbûnê, grafikên navgîniyê, û grafikên nivîsê, di sepanên cihêreng ên AI-ê de hêmanên bingehîn in, ku di nav têkilî û strukturên ku di daneyên cîhana rast de hene de têgihiştinên hêja peyda dikin. Bi yekkirina grafikên xwezayî di pêvajoya perwerdehiyê de, Fêrbûna Structured Neural bi TensorFlow re çarçoveyek hêzdar pêşkêşî dike ku agahdariya pêwendiya ku di van grafikan de hatî bicîh kirin ji bo fêrbûn û performansa pêşkeftî ya modelê bikar bîne.
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