قاموس الذكاء الاصطناعي

📖

المصطلحات

التعلم دون نسيان (LwF)

نهج يستخدم تقطير المعرفة للحفاظ على استجابات النموذج للبيانات القديمة أثناء تعلم مهمة جديدة. يخدم النموذج الأصلي كمعلم لإرشاد النموذج المحدث، مما يمنع تدهور الأداء في المهام السابقة.

📖

المصطلحات

الهبوط التدرجي المتعامد (OGD)

طريقة تسقط تدرج المهمة الجديدة على الفضاء المتعامد مع الفضاءات الفرعية لتدرجات المهام السابقة. يضمن هذا الإسقاط أن تعلم المهام الجديدة لا يتداخل مع الاتجاهات المهمة للأداء السابق.

📖

المصطلحات

الشبكات القابلة للتوسع ديناميكياً (DEN)

إطار يوسع الشبكة ديناميكياً عن طريق إضافة وحدات واتصالات جديدة عند الضرورة، مع إعادة تنشيط أو إيقاف الاتصالات الموجودة بشكل انتقائي. يقوم DEN بتكييف قدرة النموذج مع المتطلبات الجديدة دون تدهور الأداء السابق.

📖

المصطلحات

PackNet

تقنية تنظيم تعين شبكات عصبية فرعية محددة لكل مهمة عبر أقنعة ثنائية ثابتة وقيود التباعد. يسمح PackNet بتكديس مهام متعددة في نفس الشبكة دون تداخل من خلال تقسيم الموارد.

📖

المصطلحات

HAT (الانتباه الصارم للمهمة)

طريقة تتعلم أقنعة انتباه ثنائية لكل مهمة لتحديد الأوزان النشطة في الشبكة، مما يخلق مسارات مخصصة لكل مهمة. يستخدم HAT التنظيم لتشجيع استخدام مجموعات فرعية مختلفة من الأوزان لمهام مختلفة.

📖

المصطلحات

CWR (نسخ الأوزان مع إعادة التهيئة)

استراتيجية تكرر أوزان النموذج بعد تعلم كل مهمة وتعيد تهيئة بعض الأوزان بشكل انتقائي لتعلم المهمة الجديدة. يحافظ CWR على نسخة من الأوزان المهمة مع السماح بالتكيف للمعرفة الجديدة.

📖

المصطلحات

PathNet

بنية تطورية يتم فيها تحديد مسارات العصب وتحسينها لكل مهمة محددة، باستخدام الخوارزميات الجينية للعثور على أفضل التوليفات. يسمح PathNet بإعادة استخدام الوحدات النمطية مع عزل المعلمات لكل مهمة.

📖

المصطلحات

Sup-Sup (تراكب التراكبات)

تقنية تجمع بين تراكب الأوزان (superposition) وتراكب المهام (متعدد المهام) لتعظيم استخدام معلمات الشبكة. يسمح Sup-Sup لشبكة مدمجة بتخزين وتنفيذ مهام متعددة في وقت واحد دون نسيان.