قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تحليل المصفوفات القوي
مجموعة من تقنيات تحليل المصفوفات المصممة لمقاومة القيم الشاذة والضوضاء، مما يقلل من تأثير أخطاء البيانات على العوامل الكامنة المقدرة.
التحليل بالقيم المفردة القوي (rSVD)
نسخة من التحليل بالقيم المفردة القياسي تستخدم معايير مقاومة للقيم الشاذة (مثل معيار L1) بدلاً من معيار L2، مما يسمح بتقدير أكثر موثوقية للمكونات الرئيسية في وجود الضوضاء.
تحليل المصفوفات غير السلبية القوي (rNMF)
امتداد لتحليل المصفوفات غير السلبية (NMF) يدمج آليات الكشف عن القيم الشاذة ومعالجتها، غالبًا من خلال مصطلحات تنظيمية أو وظائف خسارة محددة، لضمان عوامل غير سلبية ومستقرة.
طريقة هوبر في التحليل
نهج يطبق دالة خسارة هوبر، وهي تربيعية للأخطاء الصغيرة وخطية للأخطاء الكبيرة، على تحسين التحليل، مما يوفر حلاً وسطًا بين حساسية الضوضاء وقوة مقاومة القيم الشاذة.
تحليل L1-PCA
طريقة تحليل المكونات الرئيسية تعتمد على تقليل معيار L1، وهو أقل حساسية للنقاط المتطرفة من معيار L2 المستخدم تقليديًا في تحليل المكونات الرئيسية القياسي (PCA).
التحليل القوي عن طريق التغطية المقتصدة (RPCA)
تقنية تفكك مصفوفة البيانات إلى مجموع مصفوفة منخفضة الرتبة (هيكل أساسي) ومصفوفة مقتصدة (قيم شاذة)، وبالتالي تعزل الإشارة عن الضوضاء بفعالية.
تحليل المصفوفات عن طريق الانحراف المطلق المتوسط (MAD)
طريقة قوية تستخدم الانحراف المطلق المتوسط كمقياس للتشتت لترجيح الأخطاء أثناء التفكيك، مما يقلل من تأثير الملاحظات المتطرفة على النموذج النهائي.
خوارزمية المربعات الصغرى المتناوبة القوية (Robust Alternating Least Squares)
نسخة من خوارزمية المربعات الصغرى المتناوبة (ALS) حيث يتم تعديل دالة الخسارة لتكون أقل حساسية للقيم الشاذة، غالبًا عن طريق استبدال المربعات الصغرى بمعايير قوية أثناء التحديث المتناوب للعوامل.
تحليل العوامل بالكميات القوية
نهج يحسن تحليل العوامل بالاعتماد على كميات البواقي بدلاً من متوسطها، مما يجعل عملية التقدير غير حساسة لنسبة معينة من البيانات الفاسدة.
تحليل العوامل الكامنة القوي
نمذجة تستخرج المتغيرات الكامنة (العوامل) من مصفوفة بيانات مع تخفيف تأثير الملاحظات المشوشة أو الشاذة، للحصول على تمثيل أكثر دقة للبنية الجوهرية للبيانات.
تحليل المصفوفات بأوزان القوة
تقنية تُسند وزنًا لكل إدخال في المصفوفة بناءً على احتمالية كونه قيمة شاذة، ثم تُستخدم هذه الأوزان لتقليل تأثير البيانات غير الموثوقة أثناء عملية التفكيك.
طريقة RANSAC في تحليل العوامل
تطبيق إجماع العينات العشوائية (RANSAC) على تحليل العوامل، حيث يتم تقدير النموذج بشكل متكرر من مجموعات فرعية عشوائية من البيانات، مع الاحتفاظ فقط بالنقاط الداخلية (البيانات المتسقة) لبناء النموذج النهائي القوي.
تحليل العوامل بمعيار L2,1
طريقة تقلل من معيار L2,1 لمصفوفة الأخطاء (مجموع معايير L2 للصفوف)، مما يجعلها قوية بشكل خاص ضد القيم الشاذة المهيكلة في صفوف أو أعمدة في مصفوفة البيانات.
تفكيك قوي بالقطع (SVD مقطوعة قوية)
نسخة قوية من تفكيك القيم المفردة المقطوعة (SVD المقطوعة) التي، قبل الاحتفاظ بأكبر k قيمة مفردة، تطبق إجراء تنظيف أو ترجيح لتخفيف تأثير الضوضاء والنقاط المتطرفة على المكونات المحتفظ بها.
تحليل المصفوفات بنموذج مزيج الضوضاء
نهج متقدم ينمذج الضوضاء بشكل صريح كمزيج من التوزيعات (على سبيل المثال، توزيع غاوسي للضوضاء وتوزيع أوسع للقيم الشاذة)، مما يتيح فصلاً أدق وتحليلاً أكثر استقرارًا.