HyperAI

التعلم الفوقي

التعلم الفوقيمجال فرعي من التعلم الآلي يتم فيه تطبيق خوارزميات التعلم الآلي على البيانات الوصفية لتجارب التعلم الآلي.

إن جوهر التعلم الفوقي هو عملية "التعلم (التدريب)"، والتي تعني دراسة كيفية جعل الخلايا العصبية تستفيد بشكل جيد من المعرفة القديمة حتى تتمكن من تعديل نفسها وفقًا للمهام الجديدة. الرسم التخطيطي هو كما يلي:

  • المعلمات الأولية للشبكة العصبية (الأزرق ■)؛
  • معلمات المُحسِّن (اللون الوردي ★).

هناك جزأين رئيسيين في الرسم البياني يحتاجان إلى التدريب:

  • نحن نستخدم كلمة "نموذج (M)" للإشارة إلى شبكتنا العصبية السابقة، والتي يمكن فهمها الآن أيضًا على أنها شبكة منخفضة المستوى. يتم تمثيل أوزان النموذج بالعلامة ■ في الشكل.
  • نحن نستخدم مصطلح "المحسن (O)" أو "المتعلم الفوقي" للإشارة إلى النموذج عالي المستوى المستخدم لتحديث أوزان الشبكات منخفضة المستوى. يتم تمثيل أوزان المُحسِّن بواسطة ★ في الشكل.

مراجع

【1】فهم التعلم الفوقي من الصفر (العقل الآلي)

【2】التعلم الفوقي (علوم الحاسوب) (ويكيبيديا)

【3】فهم "التعلم الفوقي" (مدونة CSDN)