Avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural (NSL) ji bo dabeşkirina belgeyê çend gavan vedihewîne, ku her yek di avakirina modelek bihêz û rast de girîng e. Di vê ravekirinê de, em ê di pêvajoya hûrgulî ya avakirina modelek weha de, têgihiştinek berfireh a her gavê peyda bikin.
Gav 1: Amadekirina daneyan
Pêngava yekem berhevkirin û pêşdibistanên daneyan ji bo dabeşkirina belgeyê ye. Ev tê de berhevkirina komek cûrbecûr belgeyên ku kategoriyan an çînên xwestinê vedihewîne. Pêdivî ye ku dane bêne nîşankirin, û piştrast bikin ku her belge bi çîna rast ve girêdayî ye. Pêşveçûn paqijkirina nivîsê bi rakirina tîpên nehewce, veguheztina wê bo tîpên piçûk, û nîşankirina nivîsê di nav peyvan an binavberan de vedihewîne. Digel vê yekê, teknîkên endezyariyê yên taybetmendiyê yên wekî TF-IDF an binavkirina peyvan dikarin werin sepandin da ku nivîsê bi rengek birêkûpêktir temsîl bikin.
Gav 2: Avakirina Grafîkê
Di Fêrbûna Structured Neural de, dane wekî avahiyek grafîkî tê destnîşan kirin ku têkiliyên di navbera belgeyan de bigire. Grafîk bi girêdana belgeyên wekhev li ser bingeha wekheviya naveroka wan tê çêkirin. Ev dikare bi karanîna teknîkên mîna k-cîranên herî nêzîk (KNN) an wekheviya kosîneyê were bidestxistin. Graf divê bi rengekî were çêkirin ku pêwendiya di navbera belgeyên heman polê de pêşve bike û di heman demê de girêdanên di navbera belgeyên çînên cûda de sînordar bike.
Gav 3: Perwerdehiya Dijber
Perwerdehiya dijber hêmanek bingehîn a Fêrbûna Structured Neural e. Ew ji modelê re dibe alîkar ku hem ji daneyên etîketkirî û hem jî yên nelabelkirî fêr bibe, wê bihêztir û gelemperî bike. Di vê gavê de, modela li ser daneyên nîşankirî tê perwerde kirin û di heman demê de daneyên ne-labelkirî diherimîne. Bi sepandina dengek rasthatî an êrişên dijber li ser daneya têketinê dikare tevlihevî were destnîşan kirin. Model tê perwerde kirin ku ji van tevliheviyan kêmtir hesas be, ku rê li ber performansa çêtir a li ser daneyên nedîtî vedike.
Gav 4: Mîmariya Model
Hilbijartina mîmariya modela guncan ji bo dabeşkirina belgeyê pir girîng e. Vebijarkên hevpar torên neuralî yên hevgirtî (CNN), torên neuralî yên dubare (RNN), an modelên veguherîner hene. Pêdivî ye ku model were sêwirandin ku daneyên grafîkî yên çêkirî bi dest bixe, girêdana di navbera belgeyan de bigire ber çavan. Torên grafîkî yên hevgirtî (GCN) an torên baldariya grafikan (GAT) bi gelemperî têne bikar anîn da ku strukturên grafîkê bişopînin û nûnertiyên watedar derxînin.
Gav 5: Perwerde û Nirxandin
Dema ku mîmariya modelê hate destnîşankirin, gava din ev e ku meriv modelê bi karanîna daneyên nîşankirî perwerde bike. Pêvajoya perwerdehiyê xweşbînkirina parametreyên modelê bi karanîna teknolojiyên mîna daketina gradientê ya stokastîk (SGD) an optimîzatorê Adam vedihewîne. Di dema perwerdehiyê de, model fêr dibe ku belgeyan li gorî taybetmendiyên wan û têkiliyên ku di avahiya grafîkê de têne girtin dabeş bike. Piştî perwerdehiyê, model li ser ceribandinek cihêreng tê nirxandin da ku performansa xwe bipîve. Metrîkên nirxandinê yên wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, û xala F1 bi gelemperî têne bikar anîn da ku bandora modelê binirxînin.
Gav 6: Rêzkirina hûr û hûrgelê
Ji bo baştirkirina performansa modelê, meriv dikare were sepandin. Ev tê de verastkirina parametreyên modelê bi karanîna teknîkên mîna fêrbûna veguheztinê an plansazkirina rêjeya fêrbûnê vedihewîne. Rêzkirina hîperparameterê di xweşbînkirina performansa modelê de jî pir girîng e. Parametreyên wekî rêjeya fêrbûnê, mezinahiya hevîrê, û hêza birêkûpêkkirinê dikarin bi karanîna teknîkên mîna lêgerîna torê an lêgerîna rasthatî werin guheztin. Ev pêvajoya dubare ya birêkûpêk û lêkdana hîperparameterê di bidestxistina performansa çêtirîn gengaz de dibe alîkar.
Gav 7: Encam û Bicihkirin
Dema ku model were perwerdekirin û birêkûpêk kirin, ew dikare ji bo karên dabeşkirina belgeyan were bikar anîn. Belgeyên nû, yên nedîtî dikarin di modelê de werin veguheztin, û ew ê dersên wan ên têkildar li gorî şêwazên fêrbûyî pêşbîn bike. Model dikare di hawîrdorên cihêreng de, wekî serîlêdanên webê, API, an pergalên pêvekirî de were bicîh kirin, da ku kapasîteyên dabeşkirina belgeyên rast-ê peyda bike.
Avakirina modela Fêrbûna Structured Neural ji bo dabeşkirina belgeyê amadekirina daneyê, avakirina grafîkê, perwerdehiya dijber, hilbijartina mîmariya modelê, perwerdehiyê, nirxandinê, baş-sazkirinê, birêkûpêkkirina hîperparametre, û di dawiyê de, encamgirtin û bicîhkirinê pêk tîne. Her gav di avakirina modelek rast û bihêz de ku dikare bi bandor belgeyan dabeş bike de rolek girîng dilîze.
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