قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
ذاكرة إعادة التشغيل
ذاكرة تخزين مؤقت تقوم بتخزين أمثلة من البيانات السابقة لإعادة تدريب النموذج بشكل دوري ومواجهة النسيان الكارثي. تحافظ هذه التقنية على تمثيل متوازن للمعارف التاريخية مع دمج معلومات جديدة.
تقطير المعرفة
تقنية يقوم فيها النموذج المتعلم بمحاكاة مخرجات نموذج خبير سابق للحفاظ على المعرفة المكتسبة. تستخدم هذه الطريقة توزيعات الاحتمالات اللينة للنموذج المعلم كدليل للحفاظ على العلاقات المتعلمة بين الفئات.
الشبكات العصبية التدريجية
بنية حيث تمتلك كل مهمة جديدة عمودها العصبي الخاص مع الحفاظ على اتصالات جانبية مع الأعمدة السابقة. تتجنب هذه الهيكلية التداخل المباشر بين المهام مع السماح بنقل المعرفة.
التعلم التزايدي بالمهام
سيناريو تعلم يتم فيه تقديم المهام بشكل متسلسل مع حدود واضحة للمهام. يجب أن يؤدي النموذج أداءً جيداً في جميع المهام المتعلمة دون الوصول المتزامن إلى بيانات جميع المهام.
التعلم التزايدي بالفئات
نموذج يتم فيه إضافة فئات جديدة تدريجياً إلى نظام التصنيف دون إعادة تعريض الفئات القديمة. تحاكي هذه المقاربة ظروف الواقع حيث تتطور الفئات بشكل ديناميكي بمرور الوقت.
تكييف المجال
عملية ضبط نموذج تم تدريبه على مجال مصدر لأداء مهامه بشكل فعال على مجال هدف مختلف. يسمح التكييف التزايدي للنموذج بالتكيف تدريجياً مع تغيرات توزيع البيانات.
التعلم بالمنهج
استراتيجية متسلسلة تقدم عينات التعلم بترتيب الصعوبة المتزايدة لتحسين التقارب. يقوم المنهج التكيفي بضبط تسلسل التعلم ديناميكياً وفقاً لتقدم النموذج.
التنظيم المشبكي
تقنية تحمي الاتصالات العصبية المهمة للمهام السابقة أثناء تعلم معلومات جديدة. تحدد هذه المقاربة الأوزان المشبكية الحرجة وتطبق عقوبات للحفاظ على مساهمتها في الأداء السابق.