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
ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੰਦਰਲੇ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਬੰਧਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਹਨ
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