Die Regularisierung von Graphen ist eine grundlegende Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Graph erstellt wird, in dem Knoten Datenpunkte und Kanten Beziehungen zwischen den Datenpunkten darstellen. Im Kontext des Neural Structured Learning (NSL) mit TensorFlow wird der Graph erstellt, indem definiert wird, wie Datenpunkte basierend auf ihren Ähnlichkeiten oder Beziehungen verbunden werden. Die Verantwortung für die Erstellung dieses Diagramms liegt beim Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen, der das Modell entwirft.
Um einen Graphen für die Graphregularisierung in NSL zu erstellen, werden normalerweise die folgenden Schritte befolgt:
1. Daten Präsentation: Der erste Schritt besteht darin, die Datenpunkte in einem geeigneten Format darzustellen. Dies könnte die Kodierung der Datenpunkte als Merkmalsvektoren oder Einbettungen beinhalten, die relevante Informationen über die Daten erfassen.
2. Ähnlichkeitsmaß: Als nächstes wird ein Ähnlichkeitsmaß definiert, um die Beziehungen zwischen Datenpunkten zu quantifizieren. Dies könnte auf verschiedenen Metriken wie dem euklidischen Abstand, der Kosinusähnlichkeit oder auf graphbasierten Maßen wie kürzesten Wegen basieren.
3. Schwellenwert: Abhängig vom verwendeten Ähnlichkeitsmaß kann ein Schwellenwert angewendet werden, um zu bestimmen, welche Datenpunkte im Diagramm verbunden sind. Datenpunkte mit Ähnlichkeiten über dem Schwellenwert werden durch Kanten im Diagramm verbunden.
4. Graphenkonstruktion: Unter Verwendung der berechneten Ähnlichkeiten und des Schwellenwerts wird eine Diagrammstruktur erstellt, in der Knoten Datenpunkte und Kanten die Beziehungen zwischen ihnen darstellen. Dieser Graph dient als Grundlage für die Anwendung von Graph-Regularisierungstechniken im NSL-Framework.
5. Einbindung in das Modell: Sobald das Diagramm erstellt ist, wird es als Regularisierungsterm in das Modell des maschinellen Lernens integriert. Durch die Nutzung der Diagrammstruktur während des Trainings kann das Modell sowohl aus den Daten als auch aus den im Diagramm codierten Beziehungen lernen, was zu einer verbesserten Generalisierungsleistung führt.
Beispielsweise kann bei einer halbüberwachten Lernaufgabe, bei der beschriftete und unbeschriftete Datenpunkte verfügbar sind, die Graphregularisierung dabei helfen, Beschriftungsinformationen durch das Diagramm zu verbreiten, um die Vorhersagen des Modells für unbeschriftete Datenpunkte zu verbessern. Durch die Nutzung der Beziehungen zwischen Datenpunkten kann das Modell eine robustere Darstellung erlernen, die die zugrunde liegende Struktur der Datenverteilung erfasst.
Bei der Graph-Regularisierung im Kontext von NSL mit TensorFlow wird ein Graph erstellt, bei dem Knoten Datenpunkte und Kanten Beziehungen zwischen den Datenpunkten darstellen. Die Verantwortung für die Erstellung dieses Diagramms liegt beim Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen, der die Datendarstellung, das Ähnlichkeitsmaß, die Schwellenwerte und die Diagrammerstellungsschritte definiert, um das Diagramm zur Verbesserung der Leistung in das Modell für maschinelles Lernen zu integrieren.
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