ग्राफ नियमितीकरण मशीन लर्निंग में एक मौलिक तकनीक है जिसमें एक ग्राफ का निर्माण शामिल है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। टेन्सरफ्लो के साथ न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग (एनएसएल) के संदर्भ में, ग्राफ़ का निर्माण यह परिभाषित करके किया जाता है कि डेटा बिंदु उनकी समानता या संबंधों के आधार पर कैसे जुड़े हुए हैं। इस ग्राफ़ को बनाने की ज़िम्मेदारी डेटा साइंटिस्ट या मशीन लर्निंग इंजीनियर की है जो मॉडल डिज़ाइन कर रहा है।
एनएसएल में ग्राफ नियमितीकरण के लिए एक ग्राफ बनाने के लिए, आमतौर पर निम्नलिखित चरणों का पालन किया जाता है:
1. डेटा प्रतिनिधित्व: पहला कदम डेटा बिंदुओं को उपयुक्त प्रारूप में प्रस्तुत करना है। इसमें डेटा बिंदुओं को फीचर वैक्टर या एम्बेडिंग के रूप में एन्कोड करना शामिल हो सकता है जो डेटा के बारे में प्रासंगिक जानकारी कैप्चर करता है।
2. समानता माप: इसके बाद, डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों को मापने के लिए एक समानता माप को परिभाषित किया गया है। यह विभिन्न मैट्रिक्स जैसे यूक्लिडियन दूरी, कोसाइन समानता, या सबसे छोटे पथ जैसे ग्राफ-आधारित उपायों पर आधारित हो सकता है।
3. थ्रेशोल्डिंग: प्रयुक्त समानता माप के आधार पर, यह निर्धारित करने के लिए एक सीमा लागू की जा सकती है कि ग्राफ़ में कौन से डेटा बिंदु जुड़े हुए हैं। सीमा से ऊपर समानता वाले डेटा बिंदु ग्राफ़ में किनारों से जुड़े हुए हैं।
4. ग्राफ़ निर्माण: गणना की गई समानताओं और थ्रेशोल्डिंग का उपयोग करके, एक ग्राफ़ संरचना का निर्माण किया जाता है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे उनके बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह ग्राफ़ एनएसएल ढांचे में ग्राफ़ नियमितीकरण तकनीकों को लागू करने के आधार के रूप में कार्य करता है।
5. मॉडल में समावेश: एक बार ग्राफ़ बन जाने के बाद, इसे नियमितीकरण शब्द के रूप में मशीन लर्निंग मॉडल में एकीकृत किया जाता है। प्रशिक्षण के दौरान ग्राफ़ संरचना का लाभ उठाकर, मॉडल ग्राफ़ में एन्कोड किए गए डेटा और रिश्तों दोनों से सीख सकता है, जिससे सामान्यीकरण प्रदर्शन में सुधार होता है।
उदाहरण के लिए, एक अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण कार्य में जहां लेबल किए गए और बिना लेबल वाले डेटा बिंदु उपलब्ध हैं, ग्राफ़ नियमितीकरण गैर-लेबल वाले डेटा बिंदुओं पर मॉडल की भविष्यवाणियों को बढ़ाने के लिए ग्राफ़ के माध्यम से लेबल जानकारी को प्रसारित करने में मदद कर सकता है। डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का लाभ उठाकर, मॉडल अधिक मजबूत प्रतिनिधित्व सीख सकता है जो डेटा वितरण की अंतर्निहित संरचना को पकड़ लेता है।
TensorFlow के साथ NSL के संदर्भ में ग्राफ नियमितीकरण में एक ग्राफ का निर्माण शामिल है जहां नोड्स डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं और किनारे डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करते हैं। इस ग्राफ को बनाने की जिम्मेदारी डेटा वैज्ञानिक या मशीन लर्निंग इंजीनियर की है, जो बेहतर प्रदर्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल में ग्राफ को शामिल करने के लिए डेटा प्रतिनिधित्व, समानता माप, थ्रेशोल्डिंग और ग्राफ निर्माण चरणों को परिभाषित करता है।
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