గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఒక ప్రాథమిక సాంకేతికత, ఇందులో నోడ్లు డేటా పాయింట్లను సూచిస్తాయి మరియు అంచులు డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాలను సూచించే గ్రాఫ్ను నిర్మించడం. టెన్సర్ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) సందర్భంలో, డేటా పాయింట్లు వాటి సారూప్యతలు లేదా సంబంధాల ఆధారంగా ఎలా కనెక్ట్ చేయబడతాయో నిర్వచించడం ద్వారా గ్రాఫ్ రూపొందించబడింది. ఈ గ్రాఫ్ను రూపొందించే బాధ్యత మోడల్ను రూపొందిస్తున్న డేటా సైంటిస్ట్ లేదా మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్పై ఉంటుంది.
NSLలో గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ కోసం గ్రాఫ్ను రూపొందించడానికి, కింది దశలు సాధారణంగా అనుసరించబడతాయి:
1. డేటా ప్రాతినిధ్యం: మొదటి దశ డేటా పాయింట్లను తగిన ఆకృతిలో సూచించడం. ఇది డేటా పాయింట్లను ఫీచర్ వెక్టర్లుగా ఎన్కోడింగ్ చేయడం లేదా డేటాకు సంబంధించిన సంబంధిత సమాచారాన్ని క్యాప్చర్ చేసే ఎంబెడ్డింగ్లను కలిగి ఉంటుంది.
2. సారూప్యత కొలత: తరువాత, డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాలను లెక్కించడానికి సారూప్యత కొలత నిర్వచించబడింది. ఇది యూక్లిడియన్ దూరం, కొసైన్ సారూప్యత లేదా చిన్నదైన మార్గాల వంటి గ్రాఫ్-ఆధారిత కొలతలు వంటి వివిధ కొలమానాలపై ఆధారపడి ఉండవచ్చు.
3. థ్రెషోల్డింగ్: ఉపయోగించిన సారూప్యత కొలతపై ఆధారపడి, గ్రాఫ్లో ఏ డేటా పాయింట్లు కనెక్ట్ చేయబడిందో నిర్ణయించడానికి థ్రెషోల్డ్ వర్తించవచ్చు. థ్రెషోల్డ్ పైన ఉన్న సారూప్యతలతో డేటా పాయింట్లు గ్రాఫ్లోని అంచుల ద్వారా కనెక్ట్ చేయబడ్డాయి.
4. గ్రాఫ్ నిర్మాణం: కంప్యూటెడ్ సారూప్యతలు మరియు థ్రెషోల్డింగ్ ఉపయోగించి, నోడ్లు డేటా పాయింట్లను సూచిస్తాయి మరియు అంచులు వాటి మధ్య సంబంధాలను సూచించే గ్రాఫ్ నిర్మాణం నిర్మించబడుతుంది. ఈ గ్రాఫ్ NSL ఫ్రేమ్వర్క్లో గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ పద్ధతులను వర్తింపజేయడానికి ఆధారం.
5. మోడల్లో చేర్చడం: గ్రాఫ్ని రూపొందించిన తర్వాత, అది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లో రెగ్యులరైజేషన్ టర్మ్గా విలీనం చేయబడుతుంది. శిక్షణ సమయంలో గ్రాఫ్ నిర్మాణాన్ని ప్రభావితం చేయడం ద్వారా, మోడల్ డేటా మరియు గ్రాఫ్లో ఎన్కోడ్ చేయబడిన సంబంధాల నుండి నేర్చుకోగలదు, ఇది మెరుగైన సాధారణీకరణ పనితీరుకు దారి తీస్తుంది.
ఉదాహరణకు, లేబుల్ చేయబడిన మరియు లేబుల్ చేయని డేటా పాయింట్లు అందుబాటులో ఉన్న సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన లెర్నింగ్ టాస్క్లో, లేబుల్ చేయని డేటా పాయింట్లపై మోడల్ అంచనాలను మెరుగుపరచడానికి గ్రాఫ్ క్రమబద్ధీకరణ గ్రాఫ్ ద్వారా లేబుల్ సమాచారాన్ని ప్రచారం చేయడంలో సహాయపడుతుంది. డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాలను పెంచడం ద్వారా, డేటా పంపిణీ యొక్క అంతర్లీన నిర్మాణాన్ని సంగ్రహించే మరింత బలమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని మోడల్ నేర్చుకోవచ్చు.
టెన్సర్ఫ్లోతో NSL సందర్భంలో గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్లో నోడ్లు డేటా పాయింట్లు మరియు అంచులు డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాలను సూచించే గ్రాఫ్ను నిర్మించడం. ఈ గ్రాఫ్ను రూపొందించే బాధ్యత డేటా సైంటిస్ట్ లేదా మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్పై ఉంటుంది, అతను మెరుగైన పనితీరు కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లో గ్రాఫ్ను చేర్చడానికి డేటా ప్రాతినిధ్యం, సారూప్యత కొలత, థ్రెషోల్డింగ్ మరియు గ్రాఫ్ నిర్మాణ దశలను నిర్వచిస్తాడు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్:
- పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
- CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
- TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
- TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
- తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
- TOCO అంటే ఏమిటి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/TFF TensorFlow ఫండమెంటల్స్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి