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 کی معلومات کو انکوڈ کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں، جیسے کہ مماثلت، درجہ بندی، یا قربت، اور اعصابی نیٹ ورکس کے تربیتی عمل کو باقاعدہ بنانے کے لیے اس کا فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ میں سٹرکچر ان پٹ کو درحقیقت نیورل نیٹ ورک کی ٹریننگ کو باقاعدہ بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تربیت کے دوران گراف پر مبنی معلومات کو شامل کر کے، NSL ماڈل کو نہ صرف خام ان پٹ ڈیٹا سے بلکہ گراف میں انکوڈ کیے گئے رشتوں سے بھی سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔ معلومات کا یہ اضافی ذریعہ ماڈل کی عمومی صلاحیتوں کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے، خاص طور پر ایسے منظرناموں میں جہاں لیبل لگا ڈیٹا محدود ہو یا شور ہو۔
ریگولرائزیشن کے لیے ڈھانچے کے ان پٹ کا فائدہ اٹھانے کا ایک عام طریقہ گراف ریگولرائزیشن تکنیک کا استعمال ہے۔ گراف ریگولرائزیشن ماڈل کو ایمبیڈنگز تیار کرنے کی ترغیب دیتی ہے جو گراف کی ساخت کا احترام کرتی ہے، اس طرح سیکھی ہوئی نمائندگیوں میں ہمواری اور مستقل مزاجی کو فروغ دیتی ہے۔ اس ریگولرائزیشن کی اصطلاح کو عموماً تربیت کے دوران نقصان کے فنکشن میں شامل کیا جاتا ہے، متوقع گراف پر مبنی تعلقات سے انحراف کو جرمانہ کرتا ہے۔
مثال کے طور پر، ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں آپ دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل نیٹ ورک کی تربیت کر رہے ہوں۔ دستاویزات کے متنی مواد کے علاوہ، آپ کے پاس ان کے مواد کی بنیاد پر دستاویزات کے درمیان مماثلت کے بارے میں بھی معلومات ہیں۔ ایک گراف بنا کر جہاں نوڈز دستاویزات کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے مماثلت کے رشتوں کی نمائندگی کرتے ہیں، آپ سیکھنے کے عمل کی رہنمائی کے لیے اس ڈھانچے کے ان پٹ کو NSL میں شامل کر سکتے ہیں۔ اس کے بعد ماڈل نہ صرف دستاویزات کو ان کے مواد کی بنیاد پر درجہ بندی کرنا سیکھ سکتا ہے بلکہ گراف میں انکوڈ شدہ دستاویز کی مماثلتوں کو بھی مدنظر رکھتا ہے۔
مزید برآں، ساخت کا ان پٹ خاص طور پر ایسے منظرناموں میں فائدہ مند ہو سکتا ہے جہاں ڈیٹا قدرتی گراف کی ساخت کو ظاہر کرتا ہے، جیسے کہ سوشل نیٹ ورکس، حوالہ جات کے نیٹ ورکس، یا حیاتیاتی نیٹ ورکس۔ گراف کے ذریعے ڈیٹا میں موروثی تعلقات کو پکڑ کر، NSL تربیتی عمل کو باقاعدہ بنانے اور ان کاموں پر ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے جن میں ان تعلقات کا استحصال شامل ہے۔
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ میں ڈھانچہ ان پٹ کو مؤثر طریقے سے گراف پر مبنی معلومات کو شامل کرکے نیورل نیٹ ورک کی تربیت کو باقاعدہ بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو خام ان پٹ ڈیٹا کی تکمیل کرتی ہے۔ ریگولرائزیشن کی یہ تکنیک ماڈل کی عمومی صلاحیتوں اور کارکردگی کو بڑھا سکتی ہے، خاص طور پر ایسے منظرناموں میں جہاں ساختی سگنل دستیاب ہوں اور سیکھنے کے لیے قیمتی بصیرت فراہم کر سکتے ہیں۔
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