নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং (NSL) হল TensorFlow-এর একটি কাঠামো যা স্ট্যান্ডার্ড ফিচার ইনপুট ছাড়াও স্ট্রাকচার্ড সিগন্যাল ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। কাঠামোগত সংকেতগুলিকে গ্রাফ হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যেখানে নোডগুলি দৃষ্টান্তের সাথে মিলে যায় এবং প্রান্তগুলি তাদের মধ্যে সম্পর্ক ক্যাপচার করে। এই গ্রাফগুলি বিভিন্ন ধরণের তথ্য এনকোড করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন সাদৃশ্য, অনুক্রম বা প্রক্সিমিটি, এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে নিয়মিত করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ স্ট্রাকচার ইনপুট প্রকৃতপক্ষে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণকে নিয়মিত করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রশিক্ষণের সময় গ্রাফ-ভিত্তিক তথ্য অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, NSL মডেলটিকে শুধুমাত্র কাঁচা ইনপুট ডেটা থেকে নয়, গ্রাফে এনকোড করা সম্পর্কগুলি থেকেও শিখতে সক্ষম করে। তথ্যের এই অতিরিক্ত উৎস মডেলের সাধারণীকরণ ক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে, বিশেষ করে এমন পরিস্থিতিতে যেখানে লেবেলযুক্ত ডেটা সীমিত বা কোলাহলপূর্ণ।
নিয়মিতকরণের জন্য স্ট্রাকচার ইনপুট লিভারেজ করার একটি সাধারণ উপায় হল গ্রাফ নিয়মিতকরণ কৌশল ব্যবহার করা। গ্রাফ নিয়মিতকরণ মডেলটিকে এমবেডিং তৈরি করতে উত্সাহিত করে যা গ্রাফের কাঠামোকে সম্মান করে, যার ফলে শেখা উপস্থাপনাগুলিতে মসৃণতা এবং ধারাবাহিকতা প্রচার করে। প্রত্যাশিত গ্রাফ-ভিত্তিক সম্পর্ক থেকে বিচ্যুতিকে শাস্তি প্রদান করে প্রশিক্ষণের সময় এই নিয়মিতকরণ শব্দটি সাধারণত ক্ষতির ফাংশনে যোগ করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, একটি দৃশ্যকল্প বিবেচনা করুন যেখানে আপনি নথি শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন। নথির পাঠ্য বিষয়বস্তু ছাড়াও, আপনার কাছে তাদের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে নথিগুলির মধ্যে মিল সম্পর্কে তথ্যও রয়েছে৷ একটি গ্রাফ তৈরি করে যেখানে নোডগুলি নথি এবং প্রান্তগুলি সাদৃশ্য সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করে, আপনি শেখার প্রক্রিয়াটিকে গাইড করতে NSL-এ এই কাঠামো ইনপুটটি অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন। মডেলটি তখন কেবল তাদের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে নথিগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে শিখতে পারে না বরং গ্রাফে এনকোড করা নথির মিলগুলিও বিবেচনায় নিতে পারে।
তদ্ব্যতীত, কাঠামো ইনপুট এমন পরিস্থিতিতে বিশেষভাবে উপকারী হতে পারে যেখানে ডেটা একটি প্রাকৃতিক গ্রাফ কাঠামো প্রদর্শন করে, যেমন সামাজিক নেটওয়ার্ক, উদ্ধৃতি নেটওয়ার্ক বা জৈবিক নেটওয়ার্ক। গ্রাফের মাধ্যমে ডেটাতে অন্তর্নিহিত সম্পর্কগুলি ক্যাপচার করে, NSL প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে নিয়মিত করতে এবং এই সম্পর্কগুলিকে কাজে লাগাতে জড়িত এমন কাজের মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ স্ট্রাকচার ইনপুট কার্যকরভাবে গ্রাফ-ভিত্তিক তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণ নিয়মিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা কাঁচা ইনপুট ডেটার পরিপূরক। এই নিয়মিতকরণ কৌশলটি মডেলের সাধারণীকরণ ক্ষমতা এবং কর্মক্ষমতা বাড়াতে পারে, বিশেষ করে এমন পরিস্থিতিতে যেখানে কাঠামোগত সংকেত পাওয়া যায় এবং শেখার জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:
- ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
- সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
- একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
- TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- TOCO কি?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ প্যাক প্রতিবেশী API কী?
EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন