قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
المشاركة الصعبة للمعلمات
نهج التعلم متعدد المهام حيث الطبقات السفلى من الشبكة مشتركة بين جميع المهام، بينما الطبقات العليا فقط هي التي تكون خاصة بكل مهمة.
المشاركة الناعمة للمعلمات
تقنية حيث كل مهمة تمتلك نموذجها الخاص بمعلماتها الخاصة، ولكن يتم تطبيق تنظيم لتشجيع التشابه بين معلمات نماذج المهام المختلفة.
التنظيم بين المهام
طريقة تنظيم تستخدم معرفة من مهمة مصدر للحد من وتحسين التعلم على مهمة هدف، مما يقلل من الإفراط في التدريب.
الطبقات الخاصة بالمهام
طبقات عصبية مخصصة لمهمة معينة في بنية متعددة المهام، مما يسمح بالتخصص مع الاستفادة من التمثيلات المشتركة للطبقات السفلى.
بنية متعددة الرؤوس
هيكل شبكة عصبية مع جذع مشترك ورؤوس تنبؤ متعددة متخصصة، كل منها محسن لمهمة مختلفة في سياق متعدد المهام.
التعلم بالتمثيل المشترك
عملية تعلم التمثيلات الكامنة التي تلتقط ميزات مفيدة في نفس الوقت لعدة مهام، مما يعظم نقل المعرفة بين المهام.
نمذجة العلاقات بين المهام
تقنية تهدف إلى كمية واستغلال بشكل صريح العلاقات بين مهام التعلم المختلفة لتحسين مشاركة التمثيلات وتحسين الأداء العام.
الشبكات العصبية التدريجية
بنية حيث تضاف أعمدة عصبية جديدة للمهام الجديدة مع الحفاظ على الاتصالات الجانبية مع أعمدة المهام السابقة، مما يمنع النسيان الكارثي.
تحليل قابلية التحويل
تقييم كمي لقدرة السمات المتعلمة من مهمة مصدر على التحويل بفعالية إلى مهمة مستهدفة مختلفة ولكنها مرتبطة.
ترجيح عدم اليقين للمهام
طريقة تحسين متعددة المهام تقوم بترجيح خسارة كل مهمة تلقائياً بناءً على عدم يقينها المتجانس، موازنة التعلم بين المهام.
تجميع المهام
نهج يجمع المهام المتشابهة في مجموعات لتحسين مشاركة التمثيلات، مما يسمح بنقل أكثر فعالية داخل مجموعات المهام المرتبطة.
تعلم التحويل متعدد الوسائط
امتداد لتحويل التعلم حيث يتم نقل المعرفة بين وسائط بيانات مختلفة (نص، صورة، صوت) لإثراء التمثيلات المشتركة.