الموسوعة

تشير إمكانية الفهم إلى مدى سهولة فهم شيء ما، وخاصة ما إذا كان من السهل على القراء فهمه.

إن اكتشاف القطبية هو عملية تصنيف قطبية المشاعر في النص في اللغة الطبيعية.

دالة التنشيط هي مبدأ ديناميكي يستخدم عادة في نماذج الشبكات العصبية والذي يحدد كيفية تغيير الخلية العصبية لقيمة تنشيطها بناءً على نشاط الخلايا العصبية الأخرى. تعتمد دالة التنشيط العامة على الأوزان الموجودة في الشبكة، والتي يمكنها إدخال عوامل غير خطية وعادة ما تستخدم لحل المشكلات التي لا يمكن حلها بالمعادلات الخطية.

شجرة التحليل، والتي تسمى أيضًا شجرة بناء الجملة الملموسة، هي تمثيل لنتائج تحليل بناء الجملة، والتي تمثل البنية النحوية للغة في شكل شجرة.

البنية هي طريقة لعرض مخطط طوبولوجيا الشبكة العصبية، والتي تستخدم عادة في مجال الشبكات العصبية. في الشبكة العصبية، يمكن أن تكون المتغيرات عبارة عن أوزان وقيم تنشيط اتصالات الخلايا العصبية.

يشير التدرج التحليلي إلى استخدام الانتشار الخلفي في خوارزميات الشبكة العصبية لحساب تدرج دالة الهدف فيما يتعلق بكل معلمة.

التقريب أو التقريب يعني أن شيئًا ما مشابه لشيء آخر، ولكن ليس هو نفسه تمامًا.

الحساب البايزي التقريبي (ABC) هو طريقة حسابية تعتمد على الإحصاءات البايزية والتي يمكن استخدامها لتقدير التوزيع الخلفي لمعلمات النموذج.

تشير طرق الاستدلال التقريبي إلى أخذ العينات والتعلم من كمية كبيرة من البيانات واستخدام منطق التحقق من الفرضيات للوصول بشكل مستمر إلى النموذج الحقيقي.

في الرياضيات، مصفوفة المسافة هي مصفوفة (أي مصفوفة ثنائية الأبعاد) تحتوي على المسافات بين أزواج النقاط.

الشبكة التوليدية للتوصيل والتشغيل (PPGN) هو نموذج اقترحه نجوين وآخرون. في عام 2016.

تشير سمة اسم العمود إلى الميزة "المرتبطة بالاسم" للبيانات، والقيمة المقابلة هي اسم بعض الرموز أو الأشياء.

انتشار الخطأ التراكمي هو خوارزمية شبكة عصبية تعتمد على استراتيجية تعتمد على الانحدار التدريجي لضبط المعلمات في اتجاه التدرج السلبي للهدف، بهدف تقليل خطأ التدريب. تُعرف أيضًا باسم "خوارزمية الانتشار الخلفي" أو "خوارزمية الانتشار الخلفي" للاختصار

يتم استخدام تجميع العينات ذات الصلة معًا بشكل عام للتعلم غير الخاضع للإشراف. بمجرد تجميع جميع العينات، يمكن للباحثين بعد ذلك تعيين معنى لكل مجموعة بشكل اختياري. هناك العديد من خوارزميات التجميع، على سبيل المثال، تقوم خوارزمية k-means بتجميع العينات بناءً على مدى قربها من مركز الثقل، كما هو موضح أدناه: بعد ذلك، يمكن للباحثين […]

طريقة التصويت بالأغلبية المطلقة هي طريقة تصويت تتطلب أكثر من نصف الأصوات الصحيحة ليتم الاعتراف بها. عندما يتنبأ مصنفون متعددون بفئة معينة، فسيتم التنبؤ فقط بالجزء الذي يزيد عن نصف النتائج الإجمالية. هذه هي صيغة التمثيل: $latex {H{ \left( {x} \right) }\text{ […]

التعلم المتعدد هو أسلوب أساسي في التعرف على الأنماط، والذي يبحث عن جوهر الأشياء من الظواهر الملاحظة ويجد القوانين الداخلية التي تولد البيانات. يمكن تقسيم التعلم المتعدد إلى نوعين: خوارزمية التعلم المتعدد الخطي وخوارزمية التعلم المتعدد غير الخطي. تتضمن خوارزمية التعلم المتعدد غير الخطي رسم الخرائط المتساوية القياس Isomap، وخريطة لابلاس الذاتية L […]

متوسط خطأ التربيع هو القيمة المتوقعة التي تعكس درجة الفرق بين القيمة المقدرة والقيمة الحقيقية. يتم استخدامه غالبًا لتقييم درجة التغيير في البيانات والتنبؤ بدقة البيانات. افترض أن هناك معلمة ، والتي تكون دالة التقدير الخاصة بها ، إذن $latex {MSE [...]

الترجمة الآلية هي استخدام أجهزة الكمبيوتر للتحويل بين لغات مختلفة، وعادة ما يتم ترجمة اللغة المصدر إلى اللغة المستهدفة. عملية الترجمة من منظور الترجمة البشرية إلى الترجمة الآلية، يمكن تقسيم عملية الترجمة إلى ما يلي: فك شفرة معنى النص المصدر وإعادة تجميع المعنى المحلل إلى اللغة المستهدفة. طرق الترجمة الخطوات العامة للترجمة الآلية […]

الافتراض المتعدد هو افتراض شائع في التعلم شبه الخاضع للإشراف، والافتراض الآخر هو افتراض التجميع. تنص الافتراضات المتعددة على أن الأمثلة ذات الخصائص المتشابهة توجد عادةً في أحياء محلية صغيرة وبالتالي يكون لها تسميات متشابهة، وهو ما يعكس السلاسة المحلية لوظيفة القرار. على عكس فرضية التجميع التي تركز على الخصائص الإجمالية، تركز فرضية المتعدد بشكل أكبر على [...]

تقدير الاحتمالية القصوى هو أسلوب تقدير يستخدم بشكل أساسي لتحديد معلمات النموذج من خلال إيجاد البيانات المحتملة التي تعظم قيمة ملاحظة النموذج واستخدامها كاختيار نهائي. في تقدير الاحتمالية القصوى، يلبي أخذ العينات افتراض التوزيع المستقل والمتطابق. غرضه هو استخدام نتائج العينة المعروفة لاستنتاج قيمة المعلمة التي لديها أعلى احتمالية للوصول إلى نتائج ذات صلة.

التعلم الكسول هو أسلوب معالجة مجموعة التدريب الذي يبدأ بالتدريب بمجرد استلام عينات الاختبار، على عكس التعلم المتحمس، الذي يبدأ بتعلم العينات أثناء مرحلة التدريب. إذا كانت بيانات المهمة تتغير بشكل متكرر، فيمكن استخدام التعلم الكسول. لا يتم إجراء أي تدريب أولاً، ويتم تلقي طلب التنبؤ ثم يتم استخدام البيانات الحالية للاحتمالات.

التعلم القياسي هو أسلوب من أساليب التفكير المعرفي والاستدلال. يقارن بين نوعين من الأشياء أو المواقف لمعرفة أوجه التشابه بينهما على مستوى الموضوع، ويستخدم هذا كأساس لمقارنة العلاقة بين الأشياء والمواقف. ومن خلال ترتيبها أو تبادلها بشكل مناسب لتتوافق مع شيء آخر، يتم الحصول على الحل المقابل. هناك عدة طرق تصنيف للتعلم القياسي […]

طريقة الاستبعاد هي طريقة تقييم النموذج التي تقسم مجموعة البيانات D إلى مجموعتين متبادلتين حصريتين. بافتراض أن إحدى المجموعتين هي مجموعة التدريب S والأخرى هي مجموعة الاختبار T، إذن: D = S ∪ T، S ∩ T = ∅ يجب أن يحافظ تقسيم مجموعة التدريب/الاختبار على اتساق توزيع البيانات قدر الإمكان. لتجنب […]

التقليم هو طريقة لمنع شجرة القرار من التفرع. إنها وسيلة لحل مشكلة الإفراط في التجهيز في أشجار القرار.