그래프 정규화는 노드가 데이터 포인트를 나타내고 에지가 데이터 포인트 간의 관계를 나타내는 그래프를 구성하는 것과 관련된 기계 학습의 기본 기술입니다. TensorFlow를 사용한 신경 구조적 학습(NSL)의 맥락에서 그래프는 유사성 또는 관계를 기반으로 데이터 포인트가 연결되는 방식을 정의하여 구성됩니다. 이 그래프를 만드는 책임은 모델을 설계하는 데이터 과학자 또는 기계 학습 엔지니어에게 있습니다.
NSL에서 그래프 정규화를 위한 그래프를 구성하려면 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.
1. 데이터 표현: 첫 번째 단계는 데이터 포인트를 적절한 형식으로 표현하는 것입니다. 여기에는 데이터 포인트를 특징 벡터로 인코딩하거나 데이터에 대한 관련 정보를 캡처하는 임베딩이 포함될 수 있습니다.
2. 유사성 측정: 다음으로, 데이터 포인트 간의 관계를 정량화하기 위해 유사성 측정을 정의합니다. 이는 유클리드 거리, 코사인 유사성 또는 최단 경로와 같은 그래프 기반 측정값과 같은 다양한 측정항목을 기반으로 할 수 있습니다.
3. 임계값: 사용된 유사성 척도에 따라 임계값을 적용하여 그래프에 연결된 데이터 포인트를 결정할 수 있습니다. 임계값보다 유사성이 높은 데이터 포인트는 그래프의 모서리로 연결됩니다.
4. 그래프 구성: 계산된 유사성과 임계값을 사용하여 노드가 데이터 포인트를 나타내고 에지가 이들 간의 관계를 나타내는 그래프 구조가 구성됩니다. 이 그래프는 NSL 프레임워크에서 그래프 정규화 기술을 적용하기 위한 기초 역할을 합니다.
5. 모델에 통합: 그래프가 구성되면 정규화 용어로 기계 학습 모델에 통합됩니다. 훈련 중에 그래프 구조를 활용하면 모델이 그래프에 인코딩된 데이터와 관계 모두에서 학습할 수 있어 일반화 성능이 향상됩니다.
예를 들어 레이블이 있는 데이터 요소와 레이블이 없는 데이터 요소를 사용할 수 있는 준지도 학습 작업에서 그래프 정규화는 그래프를 통해 레이블 정보를 전파하여 레이블이 없는 데이터 요소에 대한 모델의 예측을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 포인트 간의 관계를 활용함으로써 모델은 데이터 분포의 기본 구조를 포착하는 보다 강력한 표현을 학습할 수 있습니다.
TensorFlow를 사용한 NSL의 맥락에서 그래프 정규화에는 노드가 데이터 포인트를 나타내고 에지가 데이터 포인트 간의 관계를 나타내는 그래프를 구성하는 작업이 포함됩니다. 이 그래프를 생성하는 책임은 성능 향상을 위해 그래프를 기계 학습 모델에 통합하기 위해 데이터 표현, 유사성 측정, 임계값 지정 및 그래프 구성 단계를 정의하는 데이터 과학자 또는 기계 학습 엔지니어에게 있습니다.
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