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-ਘਟਨਾਵਾਂ ਗ੍ਰਾਫ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਸਹਿ-ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਮਾਨ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਦਰਸਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਕਾਰਪਸ ਵਿੱਚ, ਜੇਕਰ ਸ਼ਬਦ "ਕੈਟ" ਅਤੇ "ਕੁੱਤੇ" ਅਕਸਰ ਇਕੱਠੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿ-ਘਟਨਾ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਹਿ-ਘਟਨਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਵਾਲਾ ਗ੍ਰਾਫ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪੇਪਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮਾਡਲ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ. ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਇੱਕ ਕਾਗਜ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹਵਾਲੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਵਾਲਾ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹਵਾਲਾ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੋਜ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਪਾਠਕ ਇਕਾਈਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਕਾਂ, ਪੈਰਿਆਂ, ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਕੇ, ਵੱਖ ਵੱਖ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਮਾਡਲ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਸਹਿ-ਘਟਨਾ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਹਵਾਲੇ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਸਮੇਤ, ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸੇ ਹਨ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮਾਡਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
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