ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। NSL ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਰਤ ਕੇ
ਕੀ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿ-ਘਟਨਾ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਹਵਾਲਾ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਤਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਹਿ-ਘਟਨਾ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਹਵਾਲਾ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਹਿ-ਘਟਨਾ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਸਹਿ-ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, NSL ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫੀਚਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਤਰ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ partNeighbours API ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
partNeighbours API ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ਡ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। NSL ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਭਾਵਨਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ IMDb ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗ੍ਰਾਫ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
IMDb ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ। ਭਾਵਨਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਭਾਵਨਾ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, IMDb ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਰੈਪਰ ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਲਪੇਟਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਰੈਪਰ ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਲਪੇਟਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। NSL ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ TensorFlow ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ-ਸੰਰਚਨਾਬੱਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ,
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ। ਕਦਮ 1: ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਹਵਾਲਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਗੂਗਲ ਰਿਸਰਚ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, NSL ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਹਵਾਲਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧ ਜਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। NSL ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
- 1
- 2