ندرس نموذجًا متنوعًا من نموذج المُشغِّل التلقائي المتغير (VAE) يستخدم توزيعًا أوليًا على شكل مزيج غاوسية، بهدف تنفيذ التجميع غير المنظور عبر النماذج التوليدية العميقة. نلاحظ أن مشكلة التنظيم الزائد المعروفة التي ظهرت في النماذج التقليدية لـ VAE تظهر أيضًا في نموذجنا وتؤدي إلى تحلل العنقود. نوضح أن تقنية يطلق عليها قيد المعلومات الأدنى، والتي أثبتت فعاليتها في تخفيف هذا التأثير في VAEs، يمكن أيضًا تطبيقها لتحسين أداء التجميع غير المنظور باستخدام نموذجنا. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتحليل تأثير هذه التقنية ونقدم فهمًا للعمليات المختلفة مع المساعدة من الرسوم البيانية. وأخيرًا، نعرض أداء نموذجنا على بيانات مصنعة و MNIST و SVHN، مما يظهر أن العناقيد المحصلة متميزة وقابلة للتفسير وتؤدي إلى تحقيق أداء تنافسي في التجميع غير المنظور مقارنة بأحدث النتائج.请注意，对于科技或学术文章，此翻译已尽量保持专业性和准确性。例如，“variational autoencoder model”被翻译为“المُشغِّل التلقائي المتغير”，而“Gaussian mixture”则被翻译为“مزيج غاوسية”。此外，为了确保表达流畅且符合阿拉伯语的阅读习惯，部分句子结构进行了适当调整。同时，该翻译采用了正式、客观的写作风格，避免了口语化的表达。希望这能帮助到您！