Neural Structured Learning (NSL) は、標準の特徴入力に加えて構造化信号を使用してニューラル ネットワークのトレーニングを可能にする TensorFlow のフレームワークです。構造化信号はグラフとして表すことができ、ノードはインスタンスに対応し、エッジはそれらの間の関係をキャプチャします。これらのグラフを使用して、類似性、階層性、近接性などのさまざまなタイプの情報をエンコードしたり、ニューラル ネットワークのトレーニング プロセスを正規化するために活用したりできます。
ニューラル構造化学習の構造入力は、実際にニューラル ネットワークのトレーニングを正規化するために利用できます。 NSL では、トレーニング中にグラフベースの情報を組み込むことで、モデルが生の入力データだけでなく、グラフにエンコードされた関係からも学習できるようになります。この追加の情報源は、特にラベル付きデータが限られている、またはノイズが多いシナリオで、モデルの汎化機能を向上させるのに役立ちます。
正則化のために構造入力を活用する一般的な方法の 1 つは、グラフ正則化手法を使用することです。グラフの正則化により、モデルがグラフの構造を尊重する埋め込みを生成することが促進され、それによって学習された表現の滑らかさと一貫性が促進されます。この正則化項は通常、トレーニング中に損失関数に追加され、予想されるグラフベースの関係からの逸脱にペナルティを与えます。
たとえば、ドキュメント分類のためにニューラル ネットワークをトレーニングするシナリオを考えてみましょう。ドキュメントのテキスト内容に加えて、その内容に基づいたドキュメント間の類似性に関する情報も得られます。ノードがドキュメントを表し、エッジが類似関係を表すグラフを構築することで、この構造入力を NSL に組み込んで学習プロセスをガイドできます。その後、モデルは、内容に基づいて文書を分類するだけでなく、グラフにエンコードされた文書の類似性も考慮することを学習できます。
さらに、構造入力は、ソーシャル ネットワーク、引用ネットワーク、生物学的ネットワークなど、データが自然なグラフ構造を示すシナリオで特に有益です。 NSL は、グラフを通じてデータに固有の関係をキャプチャすることで、トレーニング プロセスを規則化し、これらの関係の利用を伴うタスクでのモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
ニューラル構造化学習の構造入力は、生の入力データを補完するグラフベースの情報を組み込むことで、ニューラル ネットワークのトレーニングを正規化するために効果的に使用できます。この正則化手法は、特に構造化信号が利用可能なシナリオにおいて、モデルの一般化機能とパフォーマンスを強化し、学習のための貴重な洞察を提供できます。
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