HyperAI

CogDPM

نماذج الاحتمالية للانتشار المعرفي (CogDPM) هيCogDPM: نماذج احتمالية الانتشار عبر الترميز التنبؤي المعرفي"، مما يوضح العلاقة بين نموذج احتمال الانتشار ونظرية الكمبيوتر.

يتمتع CogDPM بطريقة تقدير الدقة تعتمد على قدرة أخذ العينات الهرمية لنموذج الانتشار ويزن إشارة التوجيه باستخدام أوزان الدقة المقدرة من الخصائص الجوهرية لنموذج الانتشار. وأثبت فريق البحث من خلال التجارب أن الأوزان الدقيقة قادرة على تقدير مدى قابلية التنبؤ بالبيانات بشكل فعال. في هذه الورقة، تم تطبيق CogDPM على مهمة التنبؤ في العالم الحقيقي باستخدام مجموعات بيانات هطول الأمطار والرياح السطحية ERA في المملكة المتحدة. تظهر النتائج أن CogDPM يتفوق على نماذج التشغيل الحالية الخاصة بالمجال ونماذج التنبؤ العميق العامة ويمكنه تقديم نتائج تنبؤ أكثر مهارة.