Grafik alami adalah representasi grafis dari data dunia nyata di mana node mewakili entitas, dan tepi menunjukkan hubungan antara entitas tersebut. Grafik ini biasanya digunakan untuk memodelkan sistem yang kompleks seperti jaringan sosial, jaringan kutipan, jaringan biologis, dan banyak lagi. Grafik alami menangkap pola rumit dan ketergantungan yang ada dalam data, menjadikannya berguna untuk berbagai tugas pembelajaran mesin, termasuk melatih jaringan saraf.
Dalam konteks pelatihan jaringan saraf, grafik alami dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan proses pembelajaran dengan menggabungkan informasi relasional antar titik data. Neural Structured Learning (NSL) dengan TensorFlow adalah framework yang memungkinkan integrasi grafik alami ke dalam proses pelatihan jaringan neural. Dengan memanfaatkan grafik alami, NSL memungkinkan jaringan neural belajar dari data fitur dan data terstruktur grafik secara bersamaan, sehingga menghasilkan generalisasi dan ketahanan model yang lebih baik.
Integrasi grafik alami dalam pelatihan jaringan saraf dengan NSL melibatkan beberapa langkah utama:
1. Konstruksi Grafik: Langkah pertama adalah membuat grafik natural yang menangkap hubungan antar titik data. Hal ini dapat dilakukan berdasarkan pengetahuan domain atau dengan mengekstrak koneksi dari data itu sendiri. Misalnya, dalam jaringan sosial, node dapat mewakili individu, dan edge dapat mewakili persahabatan.
2. Regularisasi Graf: Setelah grafik alami dibuat, grafik tersebut digunakan untuk mengatur proses pelatihan jaringan saraf. Regularisasi ini mendorong model untuk mempelajari representasi yang mulus dan konsisten untuk node yang terhubung dalam grafik. Dengan menerapkan regularisasi ini, model dapat menggeneralisasi titik data yang tidak terlihat dengan lebih baik.
3. Augmentasi Grafik: Grafik alami juga dapat digunakan untuk menambah data pelatihan dengan memasukkan fitur berbasis grafik ke dalam input jaringan saraf. Hal ini memungkinkan model untuk belajar dari data fitur dan informasi relasional yang dikodekan dalam grafik, sehingga menghasilkan prediksi yang lebih kuat dan akurat.
4. Penyematan Grafik: Grafik natural dapat digunakan untuk mempelajari penyematan dimensi rendah untuk node dalam grafik. Penyematan ini menangkap informasi struktural dan relasional yang ada dalam grafik, yang selanjutnya dapat digunakan sebagai fitur masukan untuk jaringan saraf. Dengan mempelajari representasi yang bermakna dari grafik, model dapat menangkap pola dasar data dengan lebih baik.
Grafik natural dapat digunakan secara efektif untuk melatih jaringan saraf dengan memberikan informasi relasional tambahan dan ketergantungan struktural yang ada dalam data. Dengan menggabungkan grafik alami ke dalam proses pelatihan dengan kerangka kerja seperti NSL, jaringan saraf dapat mencapai peningkatan kinerja dan generalisasi pada berbagai tugas pembelajaran mesin.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals