قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تحليل المكونات الرئيسية
تحليل المكونات الرئيسية (PCA) هي طريقة خطية لتقليل الأبعاد تقوم بتعامد المتغيرات وفقًا لاتجاهات التباين الأقصى باستخدام تحليل القيمة المفردة.
تضمين خطي محلي
يعيد التضمين الخطي المحلي (LLE) بناء كل نقطة كتركيبة خطية لجيرانها ويحافظ على هذه المعاملات في الفضاء ذي الأبعاد المنخفضة.
رسم بياني لأقرب الجيران
رسم بياني يربط كل نقطة بأقرب k جيران لها، وهو أساسي في UMAP وطرق متعددة أخرى لتقريب البنية الطوبولوجية المحلية.
تضمين الجيران على نطاق واسع المستند إلى الثلاثيات
يستخدم TriMap (تضمين الجيران على نطاق واسع المستند إلى الثلاثيات) قيود الثلاثيات وأخذ العينات السلبية للحفاظ على البنية المحلية والعالمية مع تحسين أقل.
الحيرة
معامل يتحكم في العرض الفعال للنواة الغاوسية في t-SNE و UMAP، موازنًا بين الحفاظ على البنية المحلية والاهتمام بالتباينات العالمية.
مترية ريمانية
بنية هندسية محلية على متعددة تسمح بقياس المسافات والزوايا، تستخدمها UMAP لتقريب البنية التفاضلية المحلية.