قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الشبكة التوليدية التنافسية
بنية تعلم غير خاضعة للإشراف تتكون من شبكتين عصبيتين متنافستين، مولِّم ومميِّز، يتنافسان لتوليد بيانات تركيبية واقعية
خسارة مينيماكس
الدالة الأصلية الهدف في الشبكات التوليدية التنافسية حيث يقلل المولِّم احتمالية خطأ المميِّز، بينما يزيد المميِّز من احتمالية التصنيف الصحيح
الفضاء الكامن
فضاء متجهي منخفض الأبعاد حيث يقوم المولِّم بأخذ عينات من الضوضاء العشوائية لإنشاء البيانات، مما يسمح بالتحكم الدلالي في الخصائص المولَّدة
ستايلجان
بنية شبكة توليدية تنافسية متقدمة تستخدم شبكة تحويل ووحدات AdaIN للتحكم في الأنماط الهرمية للخصائص المولَّدة في دقات مختلفة
مسافة جينسن-شانون
مقياس تباعد متماثل ومحدود يستخدم في الشبكات التوليدية التنافسية الأصلية لقياس الفرق بين توزيع البيانات الحقيقية والمولَّدة
عقوبة التدرج
شرط تنظيمي مضاف إلى دالة الخسارة في WGAN لفرض قيود على تدرجات المميِّز، مما يضمن استمرارية تحويل Lipschitz
توازن ناش
نقطة مثالية حيث لا يمكن للمولِّم أو المميِّز تحسين أدائهما من خلال تعديل أحادي الجانب لمعلماتهما، مما يشير إلى تقارب التدريب
شبكة المشفِّر
مكون إضافي في متغيرات BiGAN أو ALI الذي يتعلم تعيين البيانات الحقيقية إلى الفضاء الكامن، مما يسمح بالاستدلال الكامن وإعادة البناء
دالة فقدان الاتساق الدوري
دالة فقدان إضافية في CycleGANs تضمن الحفاظ على المحتوى أثناء الترجمات بين المجالات غير المقترنة من خلال دورات الذهاب والإياب.
التطبيع الطيفي
تقنية تنظيم تقيد المعيار الطيفي لأوزان المميز، مما يستقرر تدريب GANs من خلال التحكم في تحويل Lipschitz.
النمو التدريجي
استراتيجية تدريب تبدأ فيها الشبكات بصور منخفضة الدقة وتضيف طبقات تدريجياً لزيادة الدقة، مما يستقرر التقارب.
المُرمِّز التلقائي المتغير
بنية هجينة تجمع بين VAE و GAN حيث يضمن VAE تغطية الفضاء الكامن بينما يحسن GAN الجودة البصرية للعينات المُنشأة.
مسافة فريشيه-إنسبشن
مقياس تقييم كمي يقيس التشابه بين توزيعات ميزات Inception للصور الحقيقية والمُنشأة عبر مسافة فريشيه.