الموسوعة

تعريف الانتشار الخلفي الانتشار الخلفي، وهو اختصار لـ "الانتشار الخلفي للخطأ"، هو أسلوب شائع يستخدم بالتزامن مع طرق التحسين لتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية. تقوم هذه الطريقة بحساب تدرج دالة الخسارة لجميع الأوزان في الشبكة. يتم إرجاع هذا التدرج إلى طريقة التحسين لتحديث الأوزان لتقليل دالة الخسارة. […]

الانتشار العكسي عبر الزمن هو خوارزمية انتشار عكسي يتم تطبيقها على الشبكات العصبية المتكررة (RNNs). يمكن اعتبار BPTT بمثابة خوارزمية الانتشار الخلفي القياسية المطبقة على شبكات RNN، حيث تمثل كل خطوة زمنية طبقة حسابية وتتم مشاركة معلماتها عبر الطبقات الحسابية. لأن RNN في جميع الأوقات يخطو خطوات […]

يمكن أن تتكون المتعلمات الأساسية العامة من الانحدار اللوجستي، وشجرة القرار، وآلة الدعم المتجه، والشبكة العصبية، والمصنف البايزي، وأقرب جار K، وما إلى ذلك. إذا تم إنشاء المتعلمين الأفراد من نفس خوارزمية التعلم من بيانات التدريب، فيمكن تسميتها مجموعة متجانسة، ويطلق على المتعلمين الأفراد في هذه الحالة أيضًا اسم المتعلمين الأساسيين؛ يمكن أن تحتوي المجموعة أيضًا على […]

التعريف افترض أن x هو متغير عشوائي مستمر يعتمد توزيعه على حالة الفئة ويتم التعبير عنه في شكل p(x|ω). هذه هي دالة "احتمالية الفئة الشرطية"، أي دالة احتمال x عندما تكون حالة الفئة هي ω. دالة الاحتمال الشرطية للفئة $latex P\left(X | w_{i}\ri […]

CART هي طريقة تعلم لتوزيع الاحتمالات الشرطية للمتغير العشوائي الناتج Y مع الأخذ في الاعتبار المتغير العشوائي المدخل X. التعريف CART افترض أن شجرة القرار هي شجرة ثنائية، وقيم ميزات العقدة الداخلية هي "نعم" و"لا"، والفرع الأيسر هو الفرع بقيمة "نعم"، والفرع الأيمن هو الفرع بقيمة "لا". هذا[…]

عدم التوازن بين الفئات هو مشكلة تصنيف ثنائية حيث تكون هناك فجوة كبيرة بين تسميات الفئتين في تردداتها. على سبيل المثال، في مجموعة بيانات الأمراض، تحتوي 0.0001 عينة على تسميات فئة إيجابية و0.9999 عينة على تسميات فئة سلبية، وهي مشكلة اختلال في التصنيف؛ ولكن في […]

يشير الشكل المغلق إلى بعض الصيغ الصارمة التي يمكن فيها استخدام أي متغير مستقل للعثور على المتغير التابع، أي حل المشكلة. هذا هو شكل من أشكال الحل الذي يتضمن وظائف أساسية مثل الكسور، والوظائف المثلثية، والأسس، واللوغاريتمات وحتى السلاسل اللانهائية. الطريقة المستخدمة لإيجاد الحل المناسب تسمى أيضًا بالطريقة التحليلية، وهي طريقة حسابية شائعة […]

تحليل المجموعات هو تقنية لتحليل البيانات الإحصائية التي تستخدم على نطاق واسع في العديد من المجالات، بما في ذلك التعلم الآلي، واستخراج البيانات، والتعرف على الأنماط، وتحليل الصور، وعلم المعلومات الحيوية. التجميع هو تقسيم الكائنات المتشابهة إلى مجموعات مختلفة أو مجموعات فرعية أكثر من خلال التصنيف الثابت، بحيث تحتوي الكائنات الأعضاء في نفس المجموعة الفرعية على [...]

مجموعة التجميع هي خوارزمية لتحسين دقة واستقرار ومتانة نتائج التجميع. من الممكن الحصول على نتيجة أفضل من خلال دمج نتائج التجميع الأساسي المتعددة. الفكرة الأساسية لهذه الطريقة هي تجميع مجموعة البيانات الأصلية باستخدام مجموعات أساسية مستقلة متعددة، ثم استخدام بعض طرق التجميع لمعالجتها والحصول على أفضل […]

أحد مكونات جهاز فك التشفير في نظام التحكم عن بعد الرقمي. وهو يتكون من مشغل ثنائي الاستقرار ومفتاح ترميز. يحتوي كل ثنائي الاستقرار على حالتين، "1" و"2". عندما يتم توزيع n ثنائيات مستقرة بشكل متتالي، يكون هناك 2n تركيبة ممكنة. كل مجموعة هي عبارة عن مجموعة رموز ثنائية، ومفاتيح الترميز متصلة وفقًا لمجموعة الرموز الثنائية. الغرض من مصفوفة الترميز هو تحويل التعليمات […]

أحد المؤتمرات حول نظرية التعلم الحاسوبي، الذي ترعاه ACM ويقام سنويًا. يمكن اعتبار نظرية التعلم الحاسوبي بمثابة تقاطع بين علوم الكمبيوتر النظرية والتعلم الآلي، لذا فهي تعتبر على نطاق واسع مؤتمرًا مرتبطًا بعلوم الكمبيوتر. الموقع الرسمي: https://learningtheory.org/colt2019 […]

التعلم التنافسي هو أسلوب تعلم للشبكات العصبية الاصطناعية. عندما يتم إصلاح بنية الشبكة، يتم تقليص عملية التعلم إلى تعديل حقوق الاتصال، ومن بينها التعلم التنافسي الذي يشير إلى المنافسة بين جميع الوحدات في مجموعة وحدات الشبكة من أجل الحق في الاستجابة لأنماط التحفيز الخارجية. تتغير حقوق الاتصال للوحدة الفائزة بالمنافسة في الاتجاه الأكثر ملاءمة للمنافسة في نمط التحفيز هذا.

المتعلم المكون هو نوع من المتعلمين الأفراد الذين يتم إنشاؤهم على أساس التعلم الجماعي. عندما يتم إنشاء متعلمين فرديين من خلال خوارزميات تعلم مختلفة، يطلق على ذلك اسم مجموعة غير متجانسة، ويطلق على هؤلاء المتعلمين الفرديين اسم متعلمين مكونين.

القدرة على التفسير تعني أنه عندما تحتاج إلى فهم مشكلة أو حلها، يمكنك الحصول على المعلومات ذات الصلة التي تحتاجها. القدرة على التفسير على مستوى البيانات: يجب أن تحتوي الشبكة العصبية على تعبير رمزي واضح للمعرفة الداخلية لتتناسب مع إطار المعرفة البشرية، بحيث يمكن للأشخاص تشخيص الشبكة العصبية وتعديلها على المستوى الدلالي. يمكن للتعلم الآلي حل […]

تقسم خوارزميات التصنيف في مجال التعلم الآلي السمات إلى منفصلة ومتصلة، حيث تحتوي السمات المنفصلة على قيم قابلة للعد محدودة أو غير محدودة قد تكون أو لا تكون ممثلة بأعداد صحيحة، على سبيل المثال، السمات hair_color و smoker و medical_test و drink_size جميعها لها قيم محدودة [...]

يتم تعريف الارتباط المتتالي على أنه بنية تعلم خاضعة للإشراف يمكن استخدامها لبناء طوبولوجيا شبكة متعددة الطبقات بسيطة. ميزتها هي أن المستخدمين لا يحتاجون إلى القلق بشأن البنية الطوبولوجية للشبكة، وسرعة التعلم الخاصة بها أسرع من خوارزميات التعلم التقليدية. خوارزمية الارتباط يتم تنفيذ خوارزمية الارتباط المتتالي من خلال البدء بشبكة بسيطة تتكون فقط من المدخلات والمخرجات […]

التعريف: في ظل ظروف محددة، استخدام معيار مرجعي لتعيين قيم لخصائص أداة القياس، بما في ذلك مادة مرجعية، وتحديد خطأ دلالتها. الغرض تحديد خطأ الإشارة وما إذا كان ضمن نطاق التسامح المتوقع؛ للحصول على قيمة الانحراف عن القيمة الاسمية، وضبط أداة القياس أو تصحيح المؤشر؛ لإعطاء أي […]

التعريف بالنسبة للمعادلة التفاضلية $latex \frac{d \mathbf{x}}{dt}=\mathbf{f}(t, \mathbf{x}), \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{n}$ ، إذا كان $latex [...]

إعادة التمهيد هي عملية أخذ عينات موحدة مع الاستبدال من مجموعة تدريب معينة، أي أنه عندما يتم تحديد عينة، فمن المرجح أن يتم تحديدها مرة أخرى وإضافتها إلى مجموعة التدريب مرة أخرى. تم اقتراح طريقة التمهيد لأول مرة من قبل برادلي إيفرون في مجلة Annals of Statistics في عام 1979.

بالنسبة للعينة، فإن احتمال جمعها في كل مرة في عينة عشوائية من مجموعة تدريب تحتوي على m عينة هو 1m. احتمال عدم التجميع هو 1−1م. إذا كان احتمال عدم جمع m عينة هو (1−1m)m، فعندما m→∞، (1−1m)m→1/e≃0 […]

آلة بولتزمان هي نوع من الشبكات العصبية العشوائية والشبكات العصبية المتكررة التي اخترعها جيفري هينتون وتيري سينوفسكي في عام 1985. يمكن اعتبار آلة بولتزمان عملية عشوائية تولد […]

التعريف: طريقة التقسيم الثنائي هي خوارزمية يكون مدخلها عبارة عن قائمة مرتبة من العناصر. إذا كان العنصر الذي يتم البحث عنه موجودًا في القائمة، فإن البحث الثنائي يعيد موقعه؛ وإلا فإنه يعود فارغًا. الفكرة الأساسية: هذه الطريقة مناسبة عندما تكون كمية البيانات كبيرة. عند استخدام البحث الثنائي، يجب فرز البيانات. افترض أن البيانات مرتبة تصاعديًا […]

التعريف: يقارن الاختبار الثنائي الترددات المرصودة لفئتين من متغير ثنائي مع الترددات المتوقعة في ظل توزيع ثنائي مع معلمة احتمالية محددة. افتراضيًا، تكون معلمة الاحتمالية 0.5 لكلا المجموعتين. مثال: تم رمي عملة معدنية واحتمال ظهور الوجه هو 1/2. وبناءً على هذا الافتراض، يتم رمي العملة المعدنية 40 مرة […]

يشير إلى وجود فئتين فقط في مهمة التصنيف، على سبيل المثال، نريد تحديد ما إذا كانت الصورة لقطة أم لا. وهذا يعني تدريب المصنف وإدخال صورة، يتم تمثيلها بواسطة متجه الميزة x، وإخراج ما إذا كانت قطة، يتم تمثيلها بواسطة y = 0 أو 1؛ يفترض التصنيف ذو الفئتين أن كل عينة يتم ضبطها بعلامة واحدة فقط 0 […]