کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
TensorFlow کے Neural Structured Learning (NSL) میں پیک پڑوسی API درحقیقت قدرتی گراف ڈیٹا کی بنیاد پر ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ NSL ایک مشین لرننگ فریم ورک ہے جو گراف کے ڈھانچے والے ڈیٹا کو تربیتی عمل میں ضم کرتا ہے، فیچر ڈیٹا اور گراف ڈیٹا دونوں کا فائدہ اٹھا کر ماڈل کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔ استعمال کرتے ہوئے ۔
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
TensorFlow کے Neural Structured Learning (NSL) میں پیک پڑوسی API ایک اہم خصوصیت ہے جو قدرتی گراف کے ساتھ تربیتی عمل کو بہتر بناتی ہے۔ NSL میں، پیک پڑوسیز API گراف ڈھانچے میں پڑوسی نوڈس سے معلومات کو جمع کرکے تربیتی مثالیں بنانے میں سہولت فراہم کرتا ہے۔ یہ API خاص طور پر اس وقت مفید ہے جب گراف ساختہ ڈیٹا سے نمٹنے کے لیے،
کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ کو ڈیٹا کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے جس کے لیے کوئی قدرتی گراف نہیں ہے؟
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) ایک مشین لرننگ فریم ورک ہے جو تربیتی عمل میں سٹرکچرڈ سگنلز کو ضم کرتا ہے۔ یہ ساختی سگنلز عام طور پر گراف کے طور پر پیش کیے جاتے ہیں، جہاں نوڈس مثالوں یا خصوصیات سے مطابقت رکھتے ہیں، اور کنارے ان کے درمیان تعلقات یا مماثلتوں کو پکڑتے ہیں۔ TensorFlow کے تناظر میں، NSL آپ کو تربیت کے دوران گراف ریگولرائزیشن کی تکنیکوں کو شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
قدرتی گراف کیا ہیں اور کیا انہیں نیورل نیٹ ورک کی تربیت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
قدرتی گراف حقیقی دنیا کے اعداد و شمار کی گرافیکل نمائندگی ہیں جہاں نوڈس اداروں کی نمائندگی کرتے ہیں، اور کنارے ان اداروں کے درمیان تعلقات کو ظاہر کرتے ہیں۔ یہ گراف عام طور پر پیچیدہ نظاموں جیسے سوشل نیٹ ورکس، حوالہ جات کے نیٹ ورکس، حیاتیاتی نیٹ ورکس، اور مزید کو ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ قدرتی گراف ڈیٹا میں موجود پیچیدہ نمونوں اور انحصار کو پکڑتے ہیں، جو انہیں مختلف مشینوں کے لیے قیمتی بناتے ہیں۔
کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ میں سٹرکچر ان پٹ کو نیورل نیٹ ورک کی ٹریننگ کو باقاعدہ بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) TensorFlow میں ایک فریم ورک ہے جو معیاری فیچر ان پٹس کے علاوہ سٹرکچرڈ سگنلز کا استعمال کرتے ہوئے نیورل نیٹ ورکس کی تربیت کی اجازت دیتا ہے۔ سٹرکچرڈ سگنلز کو گراف کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے، جہاں نوڈس مثالوں سے مطابقت رکھتے ہیں اور کناروں کو ان کے درمیان تعلقات کو پکڑتے ہیں۔ یہ گراف مختلف قسم کے انکوڈ کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو کے ساتھ عصبی ساخت کا سیکھنا, قدرتی گراف کے ساتھ تربیت
کیا قدرتی گراف میں شریک وقوعہ کے گراف، حوالہ جات، یا متن کے گراف شامل ہیں؟
قدرتی گراف گراف ڈھانچے کی ایک متنوع رینج کو گھیرے ہوئے ہیں جو مختلف حقیقی دنیا کے منظرناموں میں اداروں کے درمیان تعلقات کو ماڈل کرتے ہیں۔ ہم آہنگی کے گراف، حوالہ جات کے گراف، اور ٹیکسٹ گرافس قدرتی گراف کی تمام مثالیں ہیں جو مختلف قسم کے رشتوں کو حاصل کرتی ہیں اور مصنوعی ذہانت کے میدان میں مختلف ایپلی کیشنز میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں۔ شریک وقوع کے گرافس شریک واقعہ کی نمائندگی کرتے ہیں۔
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ میں گراف ریگولرائزیشن ریپر کلاس کے ساتھ بیس ماڈل کی وضاحت اور لپیٹ کیسے کیا جا سکتا ہے؟
بیس ماڈل کی وضاحت کرنے اور اسے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) میں گراف ریگولرائزیشن ریپر کلاس کے ساتھ لپیٹنے کے لیے، آپ کو کئی مراحل پر عمل کرنے کی ضرورت ہے۔ NSL ایک ایسا فریم ورک ہے جو TensorFlow کے اوپر بنایا گیا ہے جو آپ کو اپنے مشین لرننگ ماڈلز میں گراف سے متعلق ڈیٹا کو شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان رابطوں کا فائدہ اٹھا کر،
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو کے ساتھ عصبی ساخت کا سیکھنا, قدرتی گراف کے ساتھ تربیت, امتحان کا جائزہ
دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ ماڈل بنانے میں کیا اقدامات شامل ہیں؟
دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) ماڈل کی تعمیر میں کئی مراحل شامل ہیں، ہر ایک مضبوط اور درست ماڈل کی تعمیر میں اہم ہے۔ اس وضاحت میں، ہم اس طرح کے ماڈل کی تعمیر کے تفصیلی عمل کا جائزہ لیں گے، جس میں ہر قدم کی جامع تفہیم فراہم کی جائے گی۔ مرحلہ 1: ڈیٹا کی تیاری پہلا قدم ہے جمع کرنا اور
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ دستاویز کی درجہ بندی میں قدرتی گراف سے حوالہ جات کی معلومات کو کیسے فائدہ اٹھاتی ہے؟
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) گوگل ریسرچ کی طرف سے تیار کردہ ایک فریم ورک ہے جو گراف کی شکل میں ساختی معلومات کا فائدہ اٹھا کر گہری سیکھنے کے ماڈلز کی تربیت کو بڑھاتا ہے۔ دستاویز کی درجہ بندی کے تناظر میں، NSL درجہ بندی کے کام کی درستگی اور مضبوطی کو بہتر بنانے کے لیے قدرتی گراف سے حوالہ جات کی معلومات کا استعمال کرتا ہے۔ قدرتی گراف
قدرتی گراف کیا ہے اور اس کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
ایک قدرتی گراف، مصنوعی ذہانت اور خاص طور پر TensorFlow کے تناظر میں، ایک گراف سے مراد ہے جو بغیر کسی اضافی پری پروسیسنگ یا فیچر انجینئرنگ کے خام ڈیٹا سے بنایا گیا ہے۔ یہ ڈیٹا کے اندر موجود موروثی تعلقات اور ساخت کو پکڑتا ہے، جس سے مشین لرننگ ماڈلز کو ان رشتوں سے سیکھنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ قدرتی گراف ہیں۔
- 1
- 2