نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) ایک مشین لرننگ فریم ورک ہے جسے گوگل نے تیار کیا ہے جو معیاری فیچر ان پٹس کے علاوہ سٹرکچرڈ سگنلز کا استعمال کرتے ہوئے نیورل نیٹ ورکس کی تربیت کی اجازت دیتا ہے۔ یہ فریم ورک خاص طور پر ایسے منظرناموں میں مفید ہے جہاں ڈیٹا میں موروثی ڈھانچہ ہوتا ہے جسے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔ بلیوں اور کتوں کی بہت سی تصاویر رکھنے کے تناظر میں، تربیتی عمل میں تصاویر کے درمیان تعلقات کو شامل کرکے سیکھنے کے عمل کو بڑھانے کے لیے NSL کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔
اس منظر نامے میں NSL کو لاگو کرنے کا ایک طریقہ گراف ریگولرائزیشن کا استعمال ہے۔ گراف ریگولرائزیشن میں ایک گراف بنانا شامل ہے جہاں نوڈس ڈیٹا پوائنٹس کی نمائندگی کرتے ہیں (اس معاملے میں بلیوں اور کتوں کی تصاویر) اور کنارے ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ان رشتوں کی وضاحت تصویروں کے درمیان مماثلت کی بنیاد پر کی جا سکتی ہے، جیسے کہ وہ تصویریں جو بصری طور پر ملتی جلتی ہیں گراف میں ایک کنارے سے جڑی ہوئی ہیں۔ اس گراف کے ڈھانچے کو تربیتی عمل میں شامل کر کے، NSL ماڈل کو ایسی نمائندگیوں کو سیکھنے کی ترغیب دیتا ہے جو تصویروں کے درمیان تعلقات کا احترام کرتی ہیں، جس سے عمومی اور مضبوطی میں بہتری آتی ہے۔
گراف ریگولرائزیشن کے ساتھ NSL کا استعمال کرتے ہوئے نیورل نیٹ ورک کی تربیت کرتے وقت، ماڈل نہ صرف تصاویر کی خام پکسل ویلیو سے سیکھتا ہے بلکہ گراف میں انکوڈ کیے گئے رشتوں سے بھی سیکھتا ہے۔ اس سے ماڈل کو نادیدہ ڈیٹا کو بہتر طور پر عام کرنے میں مدد مل سکتی ہے، کیونکہ یہ انفرادی مثالوں سے ہٹ کر ڈیٹا کی بنیادی ساخت کو حاصل کرنا سیکھتا ہے۔ بلیوں اور کتوں کی تصاویر کے تناظر میں، اس کا مطلب یہ ہو سکتا ہے کہ ماڈل وہ خصوصیات سیکھتا ہے جو ہر طبقے کے لیے مخصوص ہیں لیکن گراف میں موجود رشتوں کی بنیاد پر دونوں کلاسوں کے درمیان مماثلت اور فرق کو بھی حاصل کرتا ہے۔
اس سوال کا جواب دینے کے لیے کہ کیا NSL موجودہ تصاویر کی بنیاد پر نئی تصاویر تیار کر سکتا ہے، یہ واضح کرنا ضروری ہے کہ NSL خود نئی تصاویر نہیں بناتا۔ اس کے بجائے، NSL کو سیکھنے کے عمل میں سٹرکچرڈ سگنلز، جیسے گراف ریلیشنز، کو شامل کرکے اعصابی نیٹ ورک کے تربیتی عمل کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ NSL کا مقصد نئے ڈیٹا پوائنٹس بنانے کے بجائے اس کے فراہم کردہ ڈیٹا سے سیکھنے کی ماڈل کی صلاحیت کو بہتر بنانا ہے۔
اعداد و شمار کے بنیادی ڈھانچے کو حاصل کرنے کے لیے گراف ریگولرائزیشن کو شامل کر کے، NSL کو منظم تعلقات کے ساتھ ڈیٹا سیٹس پر تربیت دینے کے لیے، جیسے بلیوں اور کتوں کی تصاویر پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔ یہ اعداد و شمار کی خام خصوصیات کے علاوہ ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کا فائدہ اٹھا کر ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور عام کرنے کا باعث بن سکتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
- کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
- مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
- نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں