قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التجميع العميق
نهج يجمع بين الشبكات العصبية العميقة وخوارزميات التجميع التقليدية لتعلم تمثيلات مناسبة للتجميع غير الخاضع للإشراف.
تجميع المُشفّر التلقائي
طريقة تستخدم المُشفّرات التلقائية لتقليل الأبعاد وتعلم ميزات مدمجة قبل تطبيق خوارزميات التجميع على الفضاء الكامن.
التجميع العميق المضمن (DEC)
خوارزمية تتعلم تمثيلات الميزات وتعيينات المجموعات في وقت واحد عن طريق تحسين أوزان الشبكة ومراكز المجموعات بشكل مشترك.
التضمين العميق التبايني (VaDE)
نموذج توليدي يعتمد على المُشفّرات التلقائية التباينية التي تصمم توزيع البيانات الكامنة كمزيج من التوزيعات الغاوسية لإجراء التجميع.
شبكات التجميع العميق للفضاء الجزئي (DSCN)
بنية تتعلم تمثيلات ذاتية التعبير لالتقاط البنية الأساسية للبيانات التي تنتمي إلى فضاءات جزئية خطية مختلفة.
التجميع الطيفي العميق
امتداد للتجميع الطيفي حيث تُستخدم الشبكات العصبية العميقة لتعلم مصفوفة التشابه والتمثيل الطيفي الأمثل.
التجميع العميق باستخدام المُشفّرات التلقائية الالتفافية (DCC)
طريقة مصممة خصيصًا لبيانات الصور باستخدام المُشفّرات التلقائية الالتفافية لاستخراج الميزات المرئية قبل التجميع.
التعلم غير الخاضع للإشراف المشترك (JULE)
إطار عمل يدمج تعلم التمثيلات والتجميع في عملية تكرارية موحدة، بالتناوب بين استخراج الميزات وتعيين المجموعات.
التجميع العميق (DeepCluster)
خوارزمية تكرارية تقوم بإجراء التجميع على الميزات المستخرجة بواسطة شبكة عصبية، ثم تستخدم التسميات الزائفة الناتجة لتدريب الشبكة بطريقة خاضعة للإشراف.
التجميع العميق لتعظيم المعلومات (IDEC)
تحسين لـ DEC يحافظ على البنية المحلية للبيانات عن طريق إضافة قيد إعادة البناء لتجنب تدهور التمثيلات.
نماذج الخليط الغاوسي العميق (DGMM)
امتداد لنماذج الخليط الغاوسي حيث يتم تحقيق دالة تحديد معلمات المكونات بواسطة شبكات عصبية عميقة.
التجميع التكيفي العميق (DAC)
طريقة تتكيف تلقائيًا مع العدد الأمثل للمجموعات باستخدام قيود التشابه المستفادة أثناء تدريب الشبكة.
الشبكات العصبية العميقة ذاتية التعبير
بنية تفرض قيد التعبير الذاتي في الفضاء الكامن، حيث يمكن إعادة بناء كل عينة كمزيج خطي من عينات أخرى.
التجميع العميق للنواة (Deep Kernel Clustering)
نهج يتعلم النوى المعلمة بواسطة شبكات عصبية عميقة لالتقاط العلاقات غير الخطية المعقدة بين البيانات.
التجميع التوليدي العميق (Deep Generative Clustering)
فئة من الأساليب التي تستخدم نماذج توليدية عميقة مثل GANs أو VAEs لنمذجة توزيع البيانات واكتشاف المجموعات في وقت واحد.
التجميع التبايني (Contrastive Clustering)
تقنية تطبق مبادئ التعلم التبايني لزيادة التشابه داخل المجموعة وتقليل التشابه بين المجموعات في الفضاء الكامن.
التجميع العميق متعدد العروض
توسيع للتجميع متعدد العروض حيث تتعلم الشبكات العصبية العميقة تمثيلات مشتركة وخاصة بكل عرض لتحقيق تكامل أفضل.
التجميع العميق الهرمي
طريقة تبني تسلسلاً هرميًا للمجموعات باستخدام الشبكات العصبية لتعلم تمثيلات بمستويات مختلفة من الدقة.