NSL(신경 구조적 학습)은 표준 기능 입력 외에 구조화된 신호를 사용하여 신경망을 훈련할 수 있는 TensorFlow의 프레임워크입니다. 구조화된 신호는 그래프로 표현될 수 있으며, 여기서 노드는 인스턴스에 해당하고 에지는 인스턴스 간의 관계를 캡처합니다. 이러한 그래프는 유사성, 계층 구조 또는 근접성과 같은 다양한 유형의 정보를 인코딩하는 데 사용될 수 있으며 신경망의 훈련 프로세스를 정규화하는 데 활용할 수 있습니다.
신경망 구조 학습의 구조 입력은 실제로 신경망 훈련을 정규화하는 데 활용될 수 있습니다. NSL은 훈련 중에 그래프 기반 정보를 통합함으로써 모델이 원시 입력 데이터뿐만 아니라 그래프에 인코딩된 관계에서도 학습할 수 있도록 합니다. 이러한 추가 정보 소스는 특히 레이블이 지정된 데이터가 제한적이거나 잡음이 많은 시나리오에서 모델의 일반화 기능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
정규화를 위해 구조 입력을 활용하는 일반적인 방법 중 하나는 그래프 정규화 기술을 사용하는 것입니다. 그래프 정규화는 모델이 그래프의 구조를 존중하는 임베딩을 생성하도록 장려하여 학습된 표현의 부드러움과 일관성을 향상시킵니다. 이 정규화 항은 일반적으로 훈련 중에 손실 함수에 추가되어 예상되는 그래프 기반 관계로부터의 편차에 불이익을 줍니다.
예를 들어 문서 분류를 위해 신경망을 훈련하는 시나리오를 생각해 보세요. 문서의 텍스트 내용 외에도 해당 내용을 기반으로 문서 간의 유사성에 대한 정보도 제공됩니다. 노드가 문서를 나타내고 가장자리가 유사성 관계를 나타내는 그래프를 구성하면 이 구조 입력을 NSL에 통합하여 학습 프로세스를 안내할 수 있습니다. 그런 다음 모델은 콘텐츠를 기준으로 문서를 분류하는 방법뿐만 아니라 그래프에 인코딩된 문서 유사성을 고려하는 방법도 학습할 수 있습니다.
또한 구조 입력은 데이터가 소셜 네트워크, 인용 네트워크 또는 생물학적 네트워크와 같은 자연스러운 그래프 구조를 나타내는 시나리오에서 특히 유용할 수 있습니다. NSL은 그래프를 통해 데이터의 고유한 관계를 캡처함으로써 훈련 프로세스를 정규화하고 이러한 관계를 활용하는 작업에서 모델의 성능을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
신경망 구조 학습의 구조 입력은 원시 입력 데이터를 보완하는 그래프 기반 정보를 통합하여 신경망 훈련을 정규화하는 데 효과적으로 사용될 수 있습니다. 이 정규화 기술은 특히 구조화된 신호를 사용할 수 있는 시나리오에서 모델의 일반화 기능과 성능을 향상할 수 있으며 학습에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
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