قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
مُمَيِّز التوزيع
شبكة عصبية تتعلم التمييز بين العينات القادمة من التوزيع الكامن المشفّر وتلك المأخوذة من التوزيع المسبق المستهدف. يتم تحسينها بشكل تنافسي لتعزيز تنظيم الفضاء الكامن.
توزيع مسبق عشوائي
توزيع احتمالي مختار للفضاء الكامن، يمكن أن يكون غاوسيًا، موحدًا، فئويًا، أو حتى توزيعًا معقدًا. يمكن لـ AAE فرض أي شكل من أشكال التوزيع على عكس VAEs التقليدية.
الاستدلال التبايني التنافسي
نهج استدلال تبايني يستبدل الحساب الصريح لتباعد KL بتعلم تنافسي ضمني. يسمح بنمذجة أكثر مرونة ويتجنب تحيزات التقريب.
مطابقة الأنماط
هدف AAE الذي يتمثل في مطابقة أنماط التوزيع الكامن المشفّر مع أنماط التوزيع المستهدف. يتناقض مع تغطية الأنماط في شبكات GAN التقليدية.
أخذ العينات الكامنة المباشرة
قدرة AAE على توليد بيانات جديدة عن طريق أخذ العينات مباشرة من التوزيع المسبق دون المرور بعملية استدلال. يبسط التوليد بشكل كبير مقارنة بـ VAEs التقليدية.
الخسارة التنافسية الكامنة
مصطلح في دالة الهدف يعاقب الانحراف بين التوزيع الكامن المشفّر والتوزيع المسبق المستهدف. يتم تحسينه من خلال التفاعل بين المشفّر (المولّد) والمُمَيِّز.
تمثيلات مفككة
خاصية لـ AAEs تسمح بتعلم تمثيلات حيث يتم فصل عوامل التباين في البيانات ضمن الفضاء الكامن. يتم تسهيل ذلك من خلال التحكم التوزيعي في كل بُعد كامن.
عقوبة التدرج الكامنة
تقنية تنظيمية مطبقة على المُمَيِّز لتثبيت التدريب وتجنب انهيار الأنماط. تطبق قيدًا على معيار التدرج في الفضاء الكامن.
مزيج غاوسي كامن
توزيع قبلي معقد يجمع بين عدة مكونات غاوسية يمكن لشبكات التشفير التوليدية الخصومية (AAEs) تعلم فرضها على الفضاء الكامن. يسمح بنمذجة أدق لهياكل البيانات متعددة الأنماط.
الحد الأدنى للأدلة (ELBO) المُخفف
نسخة معدلة من الحد الأدنى للأدلة المستخدمة في شبكات التشفير التوليدية الخصومية (AAEs) حيث يتم استبدال حد تباعد KL بالخسارة العدائية. يوفر تحسينًا أكثر مرونة ولكن بدون ضمانات نظرية.