న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ రేపర్ క్లాస్తో బేస్ మోడల్ను ఎలా నిర్వచించవచ్చు మరియు చుట్టవచ్చు?
బేస్ మోడల్ను నిర్వచించడానికి మరియు దానిని న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL)లో గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ రేపర్ క్లాస్తో చుట్టడానికి, మీరు దశల శ్రేణిని అనుసరించాలి. NSL అనేది TensorFlow పైన నిర్మించిన ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది మీ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లలో గ్రాఫ్-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను పొందుపరచడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. డేటా పాయింట్ల మధ్య కనెక్షన్లను పెంచడం ద్వారా,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
డాక్యుమెంట్ క్లాసిఫికేషన్ కోసం న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ మోడల్ను రూపొందించడంలో ఎలాంటి దశలు ఉన్నాయి?
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ కోసం న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) మోడల్ను రూపొందించడం అనేది అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి బలమైన మరియు ఖచ్చితమైన నమూనాను నిర్మించడంలో కీలకమైనది. ఈ వివరణలో, అటువంటి నమూనాను నిర్మించే వివరణాత్మక ప్రక్రియను మేము పరిశీలిస్తాము, ప్రతి దశను సమగ్రంగా అర్థం చేసుకుంటాము. దశ 1: డేటా తయారీ మొదటి దశ సేకరించడం మరియు
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణలో సహజ గ్రాఫ్ నుండి న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ సైటేషన్ సమాచారాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది Google రీసెర్చ్ అభివృద్ధి చేసిన ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది గ్రాఫ్ల రూపంలో నిర్మాణాత్మక సమాచారాన్ని అందించడం ద్వారా లోతైన అభ్యాస నమూనాల శిక్షణను మెరుగుపరుస్తుంది. డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ సందర్భంలో, వర్గీకరణ పని యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను మెరుగుపరచడానికి NSL సహజ గ్రాఫ్ నుండి అనులేఖన సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. సహజమైన గ్రాఫ్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష
సహజ గ్రాఫ్ అంటే ఏమిటి మరియు దానికి కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు ప్రత్యేకంగా టెన్సర్ఫ్లో సందర్భంలో సహజ గ్రాఫ్, అదనపు ప్రిప్రాసెసింగ్ లేదా ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ లేకుండా ముడి డేటా నుండి రూపొందించబడిన గ్రాఫ్ను సూచిస్తుంది. ఇది డేటాలోని స్వాభావిక సంబంధాలు మరియు నిర్మాణాన్ని సంగ్రహిస్తుంది, ఈ సంబంధాల నుండి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు నేర్చుకోవడానికి మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది. సహజ గ్రాఫ్లు ఉంటాయి
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ మోడల్ ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను ఎలా పెంచుతుంది?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది శిక్షణా ప్రక్రియ సమయంలో గ్రాఫ్-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను ప్రభావితం చేయడం ద్వారా మోడల్ ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను పెంచే సాంకేతికత. నమూనాల మధ్య సంబంధాలు లేదా డిపెండెన్సీలను కలిగి ఉన్న డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. NSL గ్రాఫ్ రెగ్యులరైజేషన్ను చేర్చడం ద్వారా సాంప్రదాయ శిక్షణ ప్రక్రియను విస్తరించింది, ఇది మోడల్ను బాగా సాధారణీకరించడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష