Birêkûpêkkirina grafîkê di fêrbûna makîneyê de teknîkek bingehîn e ku tê de avakirina grafiyek ku nod nuqteyên daneyê û qerax têkiliyên di navbera xalên daneyê de destnîşan dikin. Di çarçoveya Fêrbûna Structured Neural (NSL) de bi TensorFlow re, grafî bi destnîşankirina ka xalên daneyê li ser bingeha wekhevî an têkiliyên wan çawa têne girêdan têne çêkirin. Berpirsiyariya çêkirina vê grafîkê bi zanyarê daneyê an endezyarê fêrbûna makîneyê ye ku modelê sêwiran dike.
Ji bo avakirina grafiyek ji bo rêkûpêkkirina grafê di NSL de, gavên jêrîn bi gelemperî têne şopandin:
1. Nûnertiya Daneyê: Pêngava yekem ew e ku nuqteyên daneyê bi formatek guncaw temsîl bike. Ev dibe ku şîfrekirina nuqteyên daneyê wekî vektorên taybetmendiyê an veguheztinên ku agahdariya têkildar di derheqê daneyê de digirin vehewîne.
2. Pîvana Wekheviyê: Dûv re, pîvanek wekheviyê tête diyar kirin ku têkiliyên di navbera xalên daneyê de bihejmêre. Ev dikare li ser metrîkên cihêreng ên wekî dûrahiya Euclidean, wekheviya cosine, an tedbîrên grafîkî yên mîna rêyên herî kurt were bingeh kirin.
3. Thresholding: Li gorî pîvana wekheviyê ya ku hatî bikar anîn, dibe ku bendek were sepandin da ku diyar bike ka kîjan xalên daneyê di grafê de girêdayî ne. Xalên daneyê yên ku dişibin hev ên li jor li jor di grafîkê de bi keviyan ve têne girêdan.
4. Avakirina Grafîkê: Bi karanîna hevsengiyên hesabkirî û berbangê, avahiyek grafîkî tê çêkirin ku girêk xalên daneyê destnîşan dikin û qerax jî têkiliyên di navbera wan de destnîşan dikin. Ev graf wekî bingehek ji bo sepandina teknîkên rêkûpêkkirina grafikan di çarçoveya NSL de kar dike.
5. Tevlîbûna nav Modelê: Dema ku grafî tê çêkirin, ew di modela fêrbûna makîneyê de wekî termek rêkûpêkkirinê tê yek kirin. Bi karanîna strukturên grafê di dema perwerdehiyê de, model dikare hem ji daneyan û hem jî ji têkiliyên ku di grafîkê de hatine kod kirin fêr bibe, ku rê li ber performansa giştîbûnê veke.
Mînakî, di peywirek fêrbûnê ya nîv-serwerdî de, ku xalên daneya bi etîketkirî û ne-labelkirî hene, birêkûpêkkirina grafîkê dikare bibe alîkar ku agahdariya etîketê bi navgîniya grafîkê ve were belav kirin da ku pêşbîniyên modelê li ser xalên daneya bêlabel zêde bike. Bi karanîna têkiliyên di navbera xalên daneyê de, model dikare nûneriyek bihêztir fêr bibe ku avahiya bingehîn a belavkirina daneyê digire.
Birêkûpêkkirina grafîkê di çarçoweya NSL-ê de bi TensorFlow re avakirina grafiyek ku girêk xalên daneyê û kevî têkiliyên di navbera xalên daneyê de destnîşan dikin pêk tîne. Berpirsiyariya çêkirina vê grafîkê di destê zanyarê daneyê an endezyarê fêrbûna makîneyê de ye, yê ku nûnertiya daneyê, pîvana wekheviyê, sînorkirin, û gavên avakirina grafikê diyar dike da ku grafîkê di modela fêrbûna makîneyê de ji bo performansa çêtir tevde bike.
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