ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਕਰਨ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਨੋਡ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਇਹਨਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਹਵਾਲਾ ਨੈਟਵਰਕ, ਜੈਵਿਕ ਨੈਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਹੋਰ। ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਸਮੇਤ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। TensorFlow ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, NSL ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਟਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
NSL ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
1. ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨਿਰਮਾਣ: ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਹੀ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਨੋਡ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੋਸਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
2. ਗ੍ਰਾਫ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਮਾਡਲ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
3. ਗ੍ਰਾਫ਼ ਵਾਧਾ: ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤੇ ਫੀਚਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
4. ਗ੍ਰਾਫ ਏਮਬੈਡਿੰਗਸ: ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਨੋਡਾਂ ਲਈ ਘੱਟ-ਅਯਾਮੀ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਨੂੰ ਅੱਗੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੁਆਰਾ, ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਵਾਧੂ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਨਿਰਭਰਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। NSL ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ 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