ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਸਟੈਂਡਰਡ ਫੀਚਰ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਨਤਾ, ਲੜੀ, ਜਾਂ ਨੇੜਤਾ, ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਇੰਪੁੱਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, NSL ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੱਚੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ, ਸਗੋਂ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇਹ ਵਾਧੂ ਸਰੋਤ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ ਸੀਮਤ ਜਾਂ ਰੌਲਾ-ਰੱਪਾ ਹੈ।
ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਇੰਪੁੱਟ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਬੰਧਾਂ ਤੋਂ ਭਟਕਣ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨਤਾ ਬਾਰੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਕੇ ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਸਮਾਨਤਾ ਵਾਲੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ NSL ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੰਰਚਨਾ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਹਵਾਲੇ ਨੈਟਵਰਕ, ਜਾਂ ਜੈਵਿਕ ਨੈਟਵਰਕ। ਗ੍ਰਾਫ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਕੇ, NSL ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੱਚੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਿਗਨਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- 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 ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ