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Sistema de aprendizaje neuronal estructurado

Neural Structured Learning Framework

Es un nuevo paradigma de aprendizaje para entrenar redes neuronales aprovechando señales estructuradas ademas de los input de características.

El manejo de la data etiquetada o no etiquetada puede mejorar la precisión del modelo especialmente cuando el volumen de datos etiquetada es pequeño .

NSL generalizes to Neural Graph Learning as well as Adversarial Learning.

El framework NSL (en TensorFlow) proporciona las siguientes APIs y herramientas para desarrolladores para entrenar modelos con señales estructuradas.

  1. API Keras,  permite entrenamiento con gráficos (estructura explicita) y perturbaciones adversarias (estructura implícita).
  2. TF ops and functions to enable training with structure when using lower-level TensorFlow APIs
  3. Herramientas para construir graficos e inputs de graficos para entrenamiento.

La incorporacion de señales estructuradas es hecha solo durante el entrenamiento, de esta forma el rendimiento del flujo del trabajo serving/inference workflow se mantiene sin cambios.

Puedes encontrar mas información de NLS en  la descripción del framework.

Si quieres comenzar a utilizar estos recursos entonces puedes visitar la guia de instalacion, ademas por supuesto de los siguientes tutoriales.

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