La régularisation de graphique est une technique fondamentale de l'apprentissage automatique qui consiste à construire un graphique dans lequel les nœuds représentent des points de données et les bords représentent les relations entre les points de données. Dans le contexte de l'apprentissage structuré neuronal (NSL) avec TensorFlow, le graphique est construit en définissant comment les points de données sont connectés en fonction de leurs similitudes ou relations. La responsabilité de la création de ce graphique incombe au data scientist ou à l'ingénieur en apprentissage automatique qui conçoit le modèle.
Pour construire un graphe pour la régularisation des graphes en NSL, les étapes suivantes sont généralement suivies :
1. Représentation des données: La première étape consiste à représenter les points de données dans un format approprié. Cela pourrait impliquer le codage des points de données sous forme de vecteurs de caractéristiques ou d'intégrations qui capturent des informations pertinentes sur les données.
2. Mesure de similarité: Ensuite, une mesure de similarité est définie pour quantifier les relations entre les points de données. Cela pourrait être basé sur diverses mesures telles que la distance euclidienne, la similarité cosinusoïdale ou des mesures basées sur des graphiques comme les chemins les plus courts.
3. Limitation: En fonction de la mesure de similarité utilisée, un seuil peut être appliqué pour déterminer quels points de données sont connectés dans le graphique. Les points de données présentant des similitudes supérieures au seuil sont reliés par des arêtes dans le graphique.
4. Construction de graphiques: À l'aide des similarités et des seuils calculés, une structure graphique est construite dans laquelle les nœuds représentent les points de données et les arêtes représentent les relations entre eux. Ce graphe sert de base à l'application des techniques de régularisation de graphe dans le cadre NSL.
5. Incorporation dans le modèle: Une fois le graphe construit, il est intégré au modèle d'apprentissage automatique en tant que terme de régularisation. En exploitant la structure du graphique pendant la formation, le modèle peut apprendre à la fois des données et des relations codées dans le graphique, ce qui conduit à de meilleures performances de généralisation.
Par exemple, dans une tâche d'apprentissage semi-supervisée où des points de données étiquetés et non étiquetés sont disponibles, la régularisation du graphique peut aider à propager les informations d'étiquette à travers le graphique pour améliorer les prédictions du modèle sur les points de données non étiquetés. En exploitant les relations entre les points de données, le modèle peut apprendre une représentation plus robuste qui capture la structure sous-jacente de la distribution des données.
La régularisation de graphiques dans le contexte de NSL avec TensorFlow implique la construction d'un graphique où les nœuds représentent des points de données et les bords représentent les relations entre les points de données. La responsabilité de la création de ce graphique incombe au data scientist ou à l'ingénieur en apprentissage automatique, qui définit les étapes de représentation des données, de mesure de similarité, de seuillage et de construction du graphique pour intégrer le graphique dans le modèle d'apprentissage automatique pour améliorer les performances.
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