قاموس الذكاء الاصطناعي

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المصطلحات

First-Order MAML

Variante de MAML qui approxime les gradients second ordre pour réduire la complexité computationnelle tout en conservant de bonnes performances d'adaptation.

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المصطلحات

Higher-Order Gradients

Gradients calculés par rapport aux gradients eux-mêmes, essentiels dans les algorithmes de méta-apprentissage pour optimiser les paramètres d'initialisation.

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المصطلحات

Meta-Loss

Fonction de perte agrégée sur l'ensemble des tâches après adaptation, utilisée pour optimiser les paramètres d'initialisation du méta-modèle.

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المصطلحات

Initialization Optimization

Processus d'optimisation des poids initiaux d'un réseau de neurones pour faciliter l'apprentissage rapide sur de nouvelles tâches.

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المصطلحات

Meta-Learning Rate

Taux d'apprentissage utilisé dans l'outer loop pour mettre à jour les méta-paramètres en fonction des performances agrégées sur les tâches.

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المصطلحات

Meta-Batch

Ensemble de tâches échantillonnées simultanément pour calculer les gradients méta et mettre à jour les paramètres d'initialisation.

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المصطلحات

Meta-Feature

Caractéristique extraite au niveau méta qui décrit les propriétés d'une tâche d'apprentissage et guide l'adaptation du modèle.

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المصطلحات

Gradient-Based Optimization

Classe d'algorithmes d'optimisation qui utilisent les gradients de la fonction de perte pour mettre à jour itérativement les paramètres du modèle.