இயற்கை வரைபடங்கள் நிஜ-உலக தரவின் வரைகலை பிரதிநிதித்துவங்களாகும், அங்கு முனைகள் நிறுவனங்களைக் குறிக்கின்றன, மேலும் விளிம்புகள் இந்த நிறுவனங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கின்றன. இந்த வரைபடங்கள் பொதுவாக சமூக வலைப்பின்னல்கள், மேற்கோள் நெட்வொர்க்குகள், உயிரியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் பல போன்ற சிக்கலான அமைப்புகளை மாதிரியாக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இயற்கை வரைபடங்கள், தரவுகளில் இருக்கும் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் சார்புகளைப் படம்பிடித்து, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பது உட்பட பல்வேறு இயந்திரக் கற்றல் பணிகளுக்கு அவற்றை மதிப்புமிக்கதாக ஆக்குகிறது.
நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயிற்சியின் பின்னணியில், தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையே தொடர்புடைய தகவலை இணைப்பதன் மூலம் கற்றல் செயல்முறையை மேம்படுத்த இயற்கை வரைபடங்கள் பயன்படுத்தப்படலாம். டென்சர்ஃப்ளோவுடன் கூடிய நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங் (என்எஸ்எல்) என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சி செயல்முறையில் இயற்கை வரைபடங்களை ஒருங்கிணைக்க உதவும் ஒரு கட்டமைப்பாகும். இயற்கையான வரைபடங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், NSL ஆனது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அம்சத் தரவு மற்றும் வரைபட-கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு இரண்டிலிருந்தும் ஒரே நேரத்தில் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது, இது மேம்பட்ட மாதிரி பொதுமைப்படுத்தல் மற்றும் வலுவான தன்மைக்கு வழிவகுக்கிறது.
NSL உடன் நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயிற்சியில் இயற்கை வரைபடங்களின் ஒருங்கிணைப்பு பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது:
1. வரைபடக் கட்டுமானம்: முதல் படி தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையே உள்ள உறவுகளை படம்பிடிக்கும் ஒரு இயற்கை வரைபடத்தை உருவாக்க வேண்டும். டொமைன் அறிவின் அடிப்படையில் அல்லது தரவிலிருந்து இணைப்புகளைப் பிரித்தெடுப்பதன் மூலம் இதைச் செய்யலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சமூக வலைப்பின்னலில், முனைகள் தனிநபர்களைக் குறிக்கலாம், விளிம்புகள் நட்பைக் குறிக்கலாம்.
2. வரைபடத்தை ஒழுங்குபடுத்துதல்: இயற்கையான வரைபடம் கட்டமைக்கப்பட்டவுடன், அது நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி செயல்முறையை முறைப்படுத்தப் பயன்படுகிறது. இந்த முறைப்படுத்தல் வரைபடத்தில் இணைக்கப்பட்ட முனைகளுக்கான மென்மையான மற்றும் சீரான பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள மாதிரியை ஊக்குவிக்கிறது. இந்த முறைப்படுத்தலைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம், மாடல் பார்க்கப்படாத தரவுப் புள்ளிகளுக்கு சிறப்பாகப் பொதுமைப்படுத்தலாம்.
3. வரைபட பெருக்கம்: நரம்பியல் நெட்வொர்க் உள்ளீட்டில் வரைபட அடிப்படையிலான அம்சங்களை இணைப்பதன் மூலம் பயிற்சி தரவை அதிகரிக்க இயற்கை வரைபடங்கள் பயன்படுத்தப்படலாம். இது வரைபடத்தில் குறியிடப்பட்ட அம்சத் தரவு மற்றும் தொடர்புடைய தகவல் ஆகிய இரண்டிலிருந்தும் மாடலைக் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது, இது மிகவும் வலுவான மற்றும் துல்லியமான கணிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
4. வரைபட உட்பொதிப்புகள்: வரைபடத்தில் உள்ள முனைகளுக்கான குறைந்த பரிமாண உட்பொதிவுகளை அறிய இயற்கை வரைபடங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த உட்பொதிப்புகள் வரைபடத்தில் உள்ள கட்டமைப்பு மற்றும் தொடர்புடைய தகவல்களைப் பிடிக்கின்றன, அவை நரம்பியல் நெட்வொர்க்கிற்கான உள்ளீட்டு அம்சங்களாக மேலும் பயன்படுத்தப்படலாம். வரைபடத்திலிருந்து அர்த்தமுள்ள பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், மாதிரியானது தரவில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்களை சிறப்பாகப் பிடிக்க முடியும்.
தரவுகளில் உள்ள கூடுதல் தொடர்புடைய தகவல் மற்றும் கட்டமைப்பு சார்புகளை வழங்குவதன் மூலம் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்க இயற்கை வரைபடங்கள் திறம்பட பயன்படுத்தப்படலாம். NSL போன்ற கட்டமைப்புகளுடன் பயிற்சி செயல்முறையில் இயற்கை வரைபடங்களை இணைப்பதன் மூலம், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பல்வேறு இயந்திர கற்றல் பணிகளில் மேம்பட்ட செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தலை அடைய முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க