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 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 فریم ورک کس طرح عصبی نیٹ ورکس میں ساختی معلومات کو شامل کرتا ہے؟
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ فریم ورک ایک طاقتور ٹول ہے جو عصبی نیٹ ورکس میں ساختی معلومات کو شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس فریم ورک کو غیر ساختہ ڈیٹا اور اس سے منسلک ساختی معلومات دونوں کا فائدہ اٹھا کر سیکھنے کے عمل کو بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ نیورل نیٹ ورکس اور سٹرکچرڈ ڈیٹا کی طاقتوں کو ملا کر، فریم ورک مزید قابل بناتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, ٹینسرفلو کے ساتھ عصبی ساخت کا سیکھنا, نیورل سٹرکچرڈ لرننگ فریم ورک کا جائزہ, امتحان کا جائزہ