تعد واجهة برمجة التطبيقات (API) المجاورة للحزمة في التعلم المنظم العصبي (NSL) لـ TensorFlow ميزة مهمة تعمل على تحسين عملية التدريب باستخدام الرسوم البيانية الطبيعية. في NSL، تسهل واجهة برمجة تطبيقات الجيران الخاصة بالحزمة إنشاء أمثلة تدريبية عن طريق تجميع المعلومات من العقد المجاورة في بنية الرسم البياني. تعتبر واجهة برمجة التطبيقات (API) هذه مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع البيانات المنظمة للرسم البياني، حيث يتم تحديد العلاقات بين نقاط البيانات من خلال الحواف في الرسم البياني.
للتعمق في الجوانب التقنية، تأخذ واجهة برمجة التطبيقات (API) المجاورة للحزمة في NSL كمدخل عقدة مركزية والعقد المجاورة لها، ثم تجمع هذه العقد معًا لتشكل مثالًا تدريبيًا واحدًا. ومن خلال القيام بذلك، يمكن للنموذج أن يتعلم من المعلومات الجماعية للعقدة المركزية وجيرانها، مما يمكنه من التقاط البنية العالمية للرسم البياني أثناء التدريب. يعد هذا الأسلوب مفيدًا بشكل خاص عند العمل مع الرسوم البيانية حيث تلعب العلاقات بين العقد دورًا مهمًا في عملية التعلم.
يتضمن تنفيذ واجهة برمجة تطبيقات جيران الحزمة تحديد وظيفة تحدد كيفية حزم جيران العقدة المركزية. تأخذ هذه الوظيفة عادةً العقدة المركزية وجيرانها كمدخلات وترجع تمثيلاً مرزومًا يمكن للنموذج استخدامه للتدريب. من خلال تخصيص وظيفة التعبئة هذه، يمكن للمستخدمين التحكم في كيفية تجميع المعلومات من العقد المجاورة ودمجها في أمثلة التدريب.
أحد الأمثلة على السيناريو حيث يمكن تطبيق واجهة برمجة تطبيقات جيران الحزمة هو في مهمة تصنيف العقدة في شبكة الاقتباس. وفي هذا السياق، تمثل كل عقدة ورقة علمية، وتشير الحواف إلى علاقات الاقتباس بين الأوراق. باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالحزمة، يمكن للنموذج الاستفادة من المعلومات من شبكة الاستشهادات لتحسين تصنيف الأوراق البحثية بناءً على محتواها أو موضوعها.
تعد واجهة برمجة تطبيقات حزمة الجيران في NSL أداة قوية لنماذج التدريب على البيانات المنظمة للرسوم البيانية، مما يسمح لهم باستغلال المعلومات العلائقية الغنية الموجودة في البيانات. من خلال تجميع المعلومات من العقد المجاورة، يمكن للنموذج أن يفهم بشكل أفضل البنية العالمية للرسم البياني ويقدم تنبؤات أكثر استنارة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
- هل يمكن استخدام التعلم المنظم العصبي مع البيانات التي لا يوجد لها رسم بياني طبيعي؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals