قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
معمارية المعلم-الطالب
إطار عمل يقوم فيه نموذج "المعلم" بتدريب نموذج "الطالب" من خلال نقل معرفته الضمنية عبر الأهداف الناعمة (soft targets) والتسويات.
تقطير خرائط الميزات
طريقة لنقل المعرفة على مستوى التمثيلات الوسيطة للنموذج بدلاً من مستوى التنبؤات النهائية.
نقل الانتباه
نقل خرائط الانتباه من المعلم إلى الطالب للحفاظ على المناطق المهمة التي حددها النموذج المعقد.
تقطير معرفة العلاقات
نهج يحافظ على العلاقات الهيكلية بين عينات التدريب بدلاً من المعرفة الفردية.
التقطير الذاتي
عملية يقوم فيها النموذج بتحسين نفسه من خلال نقل معرفته إلى نسخة أعمق أو أوسع من نفسه.
التقطير التدريجي
طريقة تقطير تكرارية يصبح فيها "الطالب" تدريجياً "المعلم" لنماذج أكثر إحكاماً.
تقطير المعرفة المباشر
نهج يتم فيه تدريب عدة نماذج بشكل متبادل في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى معلم مدرب مسبقاً.
التقطير عبر المجالات
تقنية لنقل المعرفة بين نماذج تعمل في مجالات مختلفة ولكنها تشترك في هياكل أساسية متشابهة.
التعلم مدى الحياة عبر التقطيب
تطبيق التقطيب للحفاظ على المعرفة المكتسبة أثناء التعلم المستمر وتجنب النسيان الكارثي.
تقطيب التجميع
ضغط مجموعة من النماذج في نموذج واحد مضغوط مع الحفاظ على تنوع المعرفة الجماعية.
البحث عن بنية الشبكة العصبية مع التقطيب
دمج التقطيب في عملية البحث عن بنية الشبكة العصبية (NAS) لتوجيه البحث عن بنيات فعالة مع الحفاظ على الأداء.
تقطيب المعرفة التبايني
نهج يستخدم تباينات إيجابية وسلبية لنقل التمثيلات التمييزية من المعلم إلى الطالب.