الموسوعة

إزالة الغموض عن معنى الكلمة (WSD) هو إزالة الغموض الدلالي على مستوى الكلمة.

تعتمد الشبكة المتبقية (ResNet) على شبكة بسيطة، مع إدراج اتصالات مختصرة لتحويل الشبكة إلى إصدارها المتبقي المقابل. الشبكة المتبقية لا تتناسب مع الهدف بشكل مباشر، ولكنها تتناسب مع المتبقي.

نظرية التمثيل هي نظرية في التعلم الإحصائي تنص على أنه يمكن تمثيل الحد الأدنى لدالة المخاطرة المنتظمة المحددة على فضاء هيلبرت للنواة المعاد إنتاجها كتركيبة خطية لنقاط الإدخال في مجموعة التدريب.

آلة الدعم المتجه شبه الخاضعة للإشراف (S3VM) هي تعميم لآلة الدعم المتجه في التعلم شبه الخاضع للإشراف.

تضمين الكلمات هو مصطلح عام لنماذج اللغة وتقنيات التعلم التمثيلية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

إزالة الغموض عن معنى الكلمة (WSD) هو إزالة الغموض الدلالي على مستوى الكلمة. إنها مشكلة مفتوحة في معالجة اللغة الطبيعية وعلم الوجود. الغموض وإزالة الغموض هما القضايا الأساسية في فهم اللغة الطبيعية. وعلى مستوى معنى الكلمة، ومعنى الجملة، ومعنى الفقرة، ستكون هناك ظواهر تختلف فيها دلالات اللغة تبعاً للسياق. يشير الغموض إلى عملية تحديد دلالات الكائن بناءً على السياق.

التجزئة، والمعروفة أيضًا باسم التحليل المعجمي، هي عملية تحويل الأحرف (على سبيل المثال، في برنامج كمبيوتر أو صفحة ويب) إلى رموز (سلاسل من الأحرف ذات معاني معينة وبالتالي محددة).

يستخدم الاستدلال المتغير توزيعًا معروفًا لتعديله ليناسب التوزيع الذي نحتاجه ولكن من الصعب التعبير عنه في صيغة.

النموذج المرجعي هو نموذج يستخدم كمعيار ومقارنة. في تعريف منظمة تعزيز معايير المعلومات المنظمة، يتم استخدامه لفهم العلاقات المهمة بين الكيانات في بعض البيئات وتطوير إطار عام للمعايير أو المواصفات لدعم تلك البيئة. ملخص المفهوم: تُستخدم النماذج المرجعية لتوفير معلومات حول البيئة ووصف [...]

تعني طريقة إعادة الترجيح أنه في كل جولة من عملية التدريب، يتم إعادة تعيين وزن لكل عينة تدريب وفقًا لتوزيع العينة.

يشير التوزيع الهامشي إلى توزيع الاحتمالات لبعض المتغيرات فقط بين المتغيرات العشوائية متعددة الأبعاد في نظرية الاحتمالات والإحصاء. التعاريف افترض أن هناك توزيع احتمالي مرتبط بمتغيرين: $latex P(x, y) $ يكون التوزيع الهامشي بالنسبة لأحد المتغيرات هو توزيع الاحتمال الشرطي بالنظر إلى المتغيرات الأخرى: $lat […]

التهميش هو أسلوب لاكتشاف متغير واحد بناءً على متغير آخر. يقوم بتحديد المساهمة الهامشية لمتغير آخر عن طريق جمع القيم الممكنة للمتغير. يعتبر هذا التعريف تجريديًا نسبيًا، وهو موضح أدناه باستخدام الحالات ذات الصلة. بافتراض أننا بحاجة إلى معرفة تأثير الطقس على مؤشر السعادة، يمكننا استخدام P (السعادة | الطقس) لتمثيله، أي بالنظر إلى نوع الطقس […]

التجميع الهرمي هو عبارة عن مجموعة من الخوارزميات التي تشكل مجموعات متداخلة عن طريق الدمج المستمر من الأسفل إلى الأعلى أو الانقسام المستمر من الأعلى إلى الأسفل. يتم تمثيل هذه الفئة الهرمية بواسطة "مخطط شجري"، وخوارزمية التجميع التراكمي هي واحدة منها. تحاول التجميعات الهرمية تجميع البيانات على "مستويات" مختلفة [...]

نظرية الألعاب، والمعروفة أيضًا بنظرية الاستراتيجية، ونظرية البطولة، وما إلى ذلك، ليست فرعًا جديدًا من الرياضيات الحديثة فحسب، بل هي أيضًا تخصص مهم في بحوث العمليات. يركز البحث الرئيسي على التفاعل بين هياكل الحوافز، والذي يأخذ في الاعتبار السلوكيات المتوقعة والفعلية للأفراد في اللعبة ويدرس استراتيجيات التحسين ذات الصلة. يشير سلوك الألعاب إلى السلوك التنافسي أو العدائي بطبيعته. في مثل هذا السلوك […]

آلة التعلم المتطرفة هي نموذج شبكة عصبية في مجال التعلم الآلي، والتي يمكن استخدامها لحل شبكات التغذية الأمامية العصبية ذات الطبقة المخفية الفردية. على عكس شبكات التغذية الأمامية العصبية التقليدية (مثل شبكات BP العصبية) التي تتطلب تعيين عدد كبير من معلمات التدريب يدويًا، فإن خوارزمية التعلم المتطرفة تحتاج فقط إلى تعيين بنية الشبكة دون تعيين معلمات أخرى، وبالتالي فهي بسيطة وسهلة [...]

يشير معدل الخطأ إلى نسبة أخطاء التنبؤ في التنبؤ. صيغة الحساب بشكل عام هي: 1 - الدقة (%) يمكن استخدام النموذج المدرب بشكل عام لقياس معدل خطأ النموذج في مجموعة البيانات. هناك ثلاثة أرقام مهمة: خطأ بايز الأمثل: الرقم المثالي […]

الدقة هي مقياس يستخدم في استرجاع المعلومات والتصنيف الإحصائي. يشير إلى نسبة العينات الصحيحة المستخرجة إلى عدد العينات المستخرجة.

التعلم التمثيلي، المعروف أيضًا باسم التعلم التمثيلي، هو استخدام تقنية التعلم الآلي للحصول تلقائيًا على التعبير المتجه لكل كيان أو علاقة، بحيث يسهل استخراج المعلومات المفيدة عند بناء المصنفات أو المتغيرات التنبؤية الأخرى.

تتضمن إعادة العينة استخراج عينات متكررة من عينة البيانات الأصلية. هذه طريقة غير معيارية للاستدلال الإحصائي. وهذا يعني أن إعادة العينة لا تستخدم التوزيع المشترك لتقريب قيمة الاحتمال p.

تعد الخريطة المتبقية هي العلاقة المقابلة التي يتم على أساسها بناء الشبكة المتبقية. شكلها الشائع هو H (x) = F (x) + x، حيث F (x) هي الدالة المتبقية.

التجميع، ويسمى أيضًا التجميع المكاني، هو أسلوب يستخدم لاستخراج الميزات في الشبكات العصبية التلافيفية.

رؤية الكمبيوتر هي علم يدرس كيفية جعل الآلات "ترى". ويشير ذلك على وجه التحديد إلى استخدام الكاميرات وأجهزة الكمبيوتر لتحديد الأهداف وتتبعها وقياسها بدلاً من العين البشرية، واستخدام أجهزة الكمبيوتر لمعالجة الصور وتحويلها إلى صور أكثر ملاءمة للمراقبة البشرية أو نقلها إلى الأدوات للكشف. التعريف: الرؤية الحاسوبية هي استخدام أجهزة الكمبيوتر وما يتصل بها من […]

اللغويات الحاسوبية هي أحد التخصصات التي تستخدم النماذج الرياضية لتحليل ومعالجة اللغات الطبيعية، وتستخدم برامج على أجهزة الكمبيوتر لتنفيذ عملية التحليل والمعالجة، وبالتالي تحقيق هدف استخدام الآلات لمحاكاة جزء أو كل قدرات اللغة لدى الشخص. المحتوى الأساسي يمكن تقسيم اللغويات الحاسوبية إلى الفئات الثلاث التالية وفقًا لطبيعة عملها وتعقيده: التحرير التلقائي: […]

تحلل القيم الذاتية هو طريقة لتحلل مصفوفة إلى حاصل ضرب المصفوفات الممثلة بالقيم الذاتية والمتجهات الذاتية، ولكن فقط المصفوفات القابلة للتحويل إلى قيم قطرية يمكنها إجراء تحلل ذاتي. يمكن اعتبار القيمة الذاتية كنسبة مقياس لطول المتجه الذاتي تحت التحويل الخطي. إذا كانت القيمة الذاتية موجبة، فهذا يعني أن $latex v $ قد تم تحويله خطيًا [...]