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۔
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ ماڈل کی درستگی اور مضبوطی کو کیسے بڑھاتی ہے؟
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) ایک ایسی تکنیک ہے جو تربیتی عمل کے دوران گراف ساختہ ڈیٹا کا فائدہ اٹھا کر ماڈل کی درستگی اور مضبوطی کو بڑھاتی ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب ایسے اعداد و شمار سے نمٹنے کے لیے جو نمونوں کے درمیان تعلقات یا انحصار پر مشتمل ہو۔ NSL گراف ریگولرائزیشن کو شامل کرکے روایتی تربیتی عمل کو بڑھاتا ہے، جو ماڈل کو اچھی طرح سے عام کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔