الموسوعة

تشير الطبقة المخفية إلى الطبقة الأخرى غير طبقة الإدخال وطبقة الإخراج في شبكة عصبية تغذية أمامية متعددة المستويات. الطبقة المخفية لا تستقبل إشارات خارجية بشكل مباشر، ولا ترسل إشارات مباشرة إلى العالم الخارجي. لا يكون ذلك ضروريًا إلا عندما يتم فصل البيانات بشكل غير خطي. يمكن أن تأخذ الخلايا العصبية في الطبقات المخفية أشكالًا عديدة، مثل طبقات التجميع القصوى والطبقات التلافيفية، حيث تؤدي كل منها وظيفة رياضية مختلفة، [...]

التصويت الصعب هو أسلوب تصويت يقوم بإخراج تسميات الفئة بشكل مباشر، ويوجد بشكل أساسي في خوارزميات التعلم الآلي للتصنيف. التصويت هو استراتيجية مشتركة لمشاكل التصنيف في التعلم الجماعي. الفكرة الأساسية هي اختيار الفصل الذي يحتوي على أكبر قدر من الناتج في الخوارزمية. التصويت الصعب هو اختيار الملصق الذي يحتوي على أكبر قدر من الناتج من الخوارزمية. إذا كان عدد العلامات متساويًا، فسيتم فرزها بترتيب تصاعدي. […]

تعني التوزيع المستقل والمتماثل (IID) أن توزيع احتمالات كل متغير في مجموعة من المتغيرات العشوائية هو نفسه، وهذه المتغيرات العشوائية مستقلة عن بعضها البعض. إن مجموعة من المتغيرات العشوائية المستقلة والموزعة بشكل متطابق لا يعني أن احتمال كل حدث في فضاء العينة الخاص بها هو نفسه. على سبيل المثال، فإن تسلسل النتائج من رمي نرد غير متجانس مستقل وموزع بشكل متطابق، ولكن احتمال رمي كل [...]

التعلم التدريجي يعني أنه عند إضافة بيانات جديدة، يتم تحديث البيانات الجديدة فقط. التعلم التدريجي يمكنه تعلم المعرفة الجديدة بشكل مستمر من عينات جديدة مع الحفاظ على معظم المعرفة التي تم تعلمها سابقًا. التعلم التدريجي يشبه نموذج التعلم البشري، وهو عملية تراكم وتحديث تدريجي. الطريقة التقليدية للتعلم هي التعلم الدفعي، والذي يقوم بإعداد كافة البيانات[…]

قاعدة المعرفة هي قاعدة بيانات خاصة تستخدم لإدارة المعرفة لتسهيل جمع وتنظيم واستخراج المعرفة ذات الصلة بالمجال. المعرفة الموجودة في قاعدة البيانات تأتي من خبراء المجال. إنها مجموعة من المعرفة المتعلقة بمجال حل المشكلات، وتغطي الحقائق الأساسية والقواعد والمعلومات الأخرى ذات الصلة. قاعدة المعرفة هي عبارة عن هندسة معرفية منظمة وسهلة التشغيل وسهلة الاستخدام وشاملة[…]

خوارزمية أقرب جار KNN هي خوارزمية تصنيف وانحدار أساسية تستخدم نقاط K الأقرب إلى نفسها للتصويت لتحديد تصنيف البيانات التصنيفية. مميزات KNN KNN هي طريقة تعلم كسولة. تتمتع KNN بتعقيد حسابي عالي. ستؤدي قيم K المختلفة إلى نتائج تصنيف مختلفة.

يقيس تباعد JS مدى تشابه توزيعي الاحتمالات. يعتمد على أحد متغيرات تباعد KL ويحل مشكلة تباعد KL غير المتماثل. بشكل عام، يكون تباعد JS متماثلًا وقيمته بين 0 و1. التعريفات هي كما يلي: هناك مشكلة عند استخدام تباعد KL وتباعد JS كمقياس: إذا كان اثنان [...]

شجرة الانحدار لأقل المربعات هي خوارزمية شجرة الانحدار المستخدمة بشكل شائع. من أجل تقليل خطأ التربيع، من الضروري عبور قيم كل ميزة بدورها وحساب خطأ كل نقطة تقسيم ممكنة. أخيرًا، يتم تحديد النقطة التي بها أصغر خطأ في التجزئة ويتم تقسيم مساحة الإدخال إلى قسمين. يتم تكرار الخطوات المذكورة أعلاه بشكل متكرر حتى اكتمال التجزئة. هذه الطريقة […]

تخصيص ديريتشليت الكامن (LDA) هو نموذج موضوعي يمكنه التعبير عن موضوع كل مستند في مجموعة مستندات في شكل توزيع احتمالي. وهي أيضًا خوارزمية تعلم غير خاضعة للإشراف ولا تتطلب مجموعة تدريب مُعلّقة يدويًا للتدريب. لا يتطلب الأمر سوى مجموعة مستندات وعدد المواضيع المحددة K. بالإضافة إلى ذلك، لكل موضوع، […]

الحد الأدنى لطول الوصف، المعروف أيضًا باسم مبدأ الحد الأدنى لطول الوصف، يعني أنه من بين فرضيات متعددة لتخزين البيانات، فإن الفرضية التي يمكنها إنتاج أكبر تأثير لضغط البيانات هي الأفضل. مبدأ الحد الأدنى لطول الوصف هو صياغة رسمية لمبدأ أوكام، الذي قدمه يورما ريسانن في عام 1978. والنقطة الرئيسية فيه هي: في أي [...]

التعلم الفوقي هو مجال فرعي من التعلم الآلي حيث يتم تطبيق خوارزميات التعلم التلقائي 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 ■ […]

التجميع الأقصى هو عملية تجميع شائعة الاستخدام تعمل على تقليل كمية البيانات عن طريق تعظيم القيمة. تتمثل وظيفتها المعتادة في تقسيم الصورة المدخلة إلى عدة مناطق مستطيلة وإخراج الحد الأقصى للقيمة لكل مجال فرعي. في الوقت الحاضر، تتضمن طرق التجميع المستخدمة بشكل شائع التجميع الأقصى والتجميع المتوسط، مما يقلل من الحسابات المعقدة من الطبقة المخفية العليا ولا يمكن أن يتأثر بالتيار […]

يشير الفاصل الزمني الأقصى إلى الموقف في مهمة التصنيف حيث تكون المسافة بين بيانات التدريب هي الأكبر. يمكن للمستوى الفائق الذي يلبي الحد الأقصى للفاصل الزمني تقسيم البيانات إلى فئات إيجابية وسلبية، وتكون ثقة القرار هي الأعلى في هذا الوقت. في آلات دعم المتجهات، هناك تعظيم الهامش الصعب وتعظيم الهامش الناعم، وكلاهما استراتيجيات للعثور على الحد الأقصى للهامش.

يُعرف الحقل العشوائي لماركوف أيضًا باسم شبكة ماركوف، وهو نموذج موصوف برسم بياني غير موجه. تحتوي على مجموعة من العقد، كل عقدة تتوافق مع متغير واحد أو مجموعة من المتغيرات، والروابط بين العقد غير موجهة. يصف حقل ماركوف العشوائي أنه بين نقاط البيانات المتعددة، لا توجد علاقة واضحة بين نقطتين من حيث الأمام والخلف أو الاتجاه، على الرغم من وجود علاقة بين النقطتين.

التلخيص التلقائي هو عملية اختصار المستندات النصية باستخدام البرامج من أجل إنشاء ملخص يحتوي على النقاط الرئيسية للمستند الأصلي. وهو حاليًا جزء من مجال التعلم الآلي واستخراج البيانات، وهدفه هو العثور على مجموعات فرعية من البيانات التي تحتوي على "معلومات" ذات صلة. هناك حاليًا طريقتان للتلخيص التلقائي: الاستخراج والتجريد. يعتمد الاستخلاص على الكلمات والعبارات الموجودة في النص الأصلي […]

تقنية التعرف التلقائي على الكلام هي تقنية تقوم بتحويل الكلام البشري إلى نص. بسبب تنوع وتعقيد إشارات الكلام، لا يستطيع نظام التعرف على الكلام الحالي تحقيق أداء مرضي إلا في ظل قيود معينة (لا يمكن تطبيقه إلا على مناسبات محددة معينة). تعريف التعرف التلقائي على الكلام الهدف من تقنية التعرف التلقائي على الكلام هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من "[…]

المشفر التلقائي عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية تستخدم للترميز الفعال في التعلم غير الخاضع للإشراف، وغالبًا لتقليل الأبعاد. وهي أيضًا خوارزمية ضغط بيانات حيث تكون وظائف الضغط وفك الضغط للبيانات ضائعة ويتم تعلمها تلقائيًا من العينات، ولكن في معظم الحالات التي يتم فيها ذكر برامج التشفير التلقائي، يتم تعلم وظائف الضغط وفك الضغط من خلال الشبكات العصبية [...]

تعتمد آلية الاهتمام البشري على الحدس. إنها وسيلة يستخدمها البشر لاستخدام الموارد المحدودة لتصفية المعلومات ذات القيمة العالية بسرعة من بين كمية كبيرة من المعلومات. تعتمد آلية الانتباه في التعلم العميق على نمط تفكير الانتباه البشري ويتم استخدامها على نطاق واسع في سيناريوهات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية وتصنيف الصور والتعرف على الكلام وما إلى ذلك، وقد حققت نتائج ملحوظة.

يتم تعريف AUC على أنها المنطقة الواقعة تحت منحنى ROC والمحور الإحداثي. نظرًا لأن منحنى ROC أعلى من y = x، فإن نطاق قيمة AUC يتراوح بين 0.5 و1. ويمكن استخدام AUC كمؤشر لجودة النموذج عند مقارنة نماذج التصنيف المختلفة. أهميتها الرئيسية تكمن في حقيقة أن الجامعة الأمريكية بالقاهرة […]

مصفوفة هيسان، والمعروفة أيضًا باسم مصفوفة هيسان أو مصفوفة هيسان، هي مصفوفة كتلة تتكون من المشتقات الجزئية من الدرجة الثانية لدالة ذات قيمة حقيقية متعددة المتغيرات. هذا هو تعميم للمشتقة من الدرجة الثانية للوظائف المتعددة المتغيرات، وهو مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالقيم المتطرفة للوظائف.

تقليم ألفا-بيتا هو خوارزمية بحث تستخدم لتقليل عدد العقد في شجرة بحث Minimax.

تشير نظرية الرنين التكيفي (ART باختصار) إلى نموذج نظري ينص على أنه عندما يكون هناك تفاعل بين الشبكة العصبية والبيئة، فإن تشفير المعلومات البيئية سيحدث تلقائيًا في الشبكة العصبية، ويمكن للشبكة تنظيم نفسها لتوليد تشفير المعرفة البيئية.

الدوائر المتكاملة المخصصة للتطبيق، أو ASICs باختصار، هي دوائر متكاملة بمواصفات خاصة يتم تخصيصها وفقًا لمتطلبات المنتج المختلفة؛ على العكس من ذلك، فإن الدوائر المتكاملة غير المخصصة هي عبارة عن منتجات قياسية محددة للتطبيق (ASSP).

يشير الوكيل الذكي إلى كيان برمجي أو مادي يمكنه العمل بشكل مستقل. وقد تمت ترجمتها إلى "وكيل"، "وكيل"، "موضوع ذكي"، وما إلى ذلك.