Les graphes naturels sont des représentations graphiques de données du monde réel dans lesquelles les nœuds représentent des entités et les arêtes désignent les relations entre ces entités. Ces graphiques sont couramment utilisés pour modéliser des systèmes complexes tels que les réseaux sociaux, les réseaux de citations, les réseaux biologiques, etc. Les graphiques naturels capturent les modèles et dépendances complexes présents dans les données, ce qui les rend utiles pour diverses tâches d'apprentissage automatique, notamment la formation des réseaux de neurones.
Dans le contexte de la formation sur les réseaux neuronaux, les graphiques naturels peuvent être exploités pour améliorer le processus d'apprentissage en incorporant des informations relationnelles entre les points de données. Neural Structured Learning (NSL) avec TensorFlow est un framework qui permet l'intégration de graphiques naturels dans le processus de formation des réseaux de neurones. En utilisant des graphiques naturels, NSL permet aux réseaux de neurones d’apprendre simultanément à la fois des données de caractéristiques et des données structurées en graphiques, ce qui améliore la généralisation et la robustesse du modèle.
L'intégration de graphes naturels dans l'entraînement des réseaux de neurones avec NSL implique plusieurs étapes clés :
1. Construction de graphiques: La première étape consiste à construire un graphique naturel qui capture les relations entre les points de données. Cela peut être fait sur la base de la connaissance du domaine ou en extrayant des connexions à partir des données elles-mêmes. Par exemple, dans un réseau social, les nœuds peuvent représenter des individus et les bords peuvent représenter des amitiés.
2. Régularisation graphique: Une fois le graphe naturel construit, il est utilisé pour régulariser le processus d'entraînement du réseau neuronal. Cette régularisation encourage le modèle à apprendre des représentations fluides et cohérentes pour les nœuds connectés dans le graphique. En appliquant cette régularisation, le modèle peut mieux se généraliser à des points de données invisibles.
3. Augmentation du graphique: Les graphiques naturels peuvent également être utilisés pour augmenter les données d'entraînement en incorporant des fonctionnalités basées sur des graphiques dans l'entrée du réseau neuronal. Cela permet au modèle d'apprendre à la fois des données de caractéristiques et des informations relationnelles codées dans le graphique, conduisant à des prédictions plus robustes et plus précises.
4. Incorporations de graphiques: Les graphes naturels peuvent être utilisés pour apprendre des intégrations de faible dimension pour les nœuds du graphique. Ces intégrations capturent les informations structurelles et relationnelles présentes dans le graphique, qui peuvent ensuite être utilisées comme fonctionnalités d'entrée pour le réseau neuronal. En apprenant des représentations significatives à partir du graphique, le modèle peut mieux capturer les modèles sous-jacents dans les données.
Les graphes naturels peuvent être utilisés efficacement pour entraîner les réseaux de neurones en fournissant des informations relationnelles supplémentaires et des dépendances structurelles présentes dans les données. En incorporant des graphiques naturels dans le processus de formation avec des frameworks comme NSL, les réseaux de neurones peuvent améliorer les performances et la généralisation sur diverses tâches d'apprentissage automatique.
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