قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الانتشار بالتعلم المستمر
نهج تتكيف فيه نماذج الانتشار تدريجياً مع البيانات الجديدة مع الحفاظ على المعرفة المكتسبة سابقاً. تتجنب هذه الأنظمة تدهور الأداء في المهام الأولية عند تعلم توزيعات جديدة.
المرونة المشبكية
تقنية تنظيمية تحافظ على أوزان النموذج المهمة قريبة من قيمها السابقة أثناء التعلم المستمر. يمنع هذا النهج النسيان الكارثي من خلال حماية الاتصالات العصبية الحرجة للمهام السابقة.
توطيد الأوزان المشبكية
آلية مستوحاة بيولوجياً تقوم بتجميد الأوزان المشبكية الأساسية تدريجياً بعد تعلمها الأولي. تخلق هذه العملية تسلسلاً هرمياً للمرونة حيث تصبح المعرفة الأساسية مقاومة للتعديل.
إعادة تعيين الأوزان المرنة
استراتيجية تعلم مستمر تعيد أوزان النموذج بشكل دوري إلى قيمها السابقة بقوة استعادة مرنة. تحافظ هذه التقنية على توازن بين التكيف مع البيانات الجديدة والحفاظ على المعرفة الموجودة.
الانتشار التكيفي
عملية انتشار ديناميكية تعدل معاييرها بناءً على خصائص بيانات الإدخال المتتالية. يقوم النموذج بتعديل استراتيجية إزالة الضوضاء باستمرار لتحسين التوليد على التوزيعات المتطورة.
الذاكرة العرضية الانتشارية
نظام تخزين انتقائي لأمثلة تمثيلية تستخدم لإعادة تنشيط المعرفة السابقة بشكل دوري. تحافظ هذه المخازن المؤقتة للذاكرة على تنوع التجارب الماضية لمواجهة الانجراف المفاهيمي في نماذج الانتشار.
إعادة تشغيل التجربة الانتشارية
تقنية يقوم فيها النموذج بإعادة توليد وتحسين الأمثلة التاريخية أثناء تعلم بيانات جديدة. تحافظ عملية الاستدعاء المحاكاة للتجارب هذه على القدرات التوليدية على التوزيعات السابقة.
تنظيم الانتشار
مجموعة من القيود المطبقة أثناء التدريب لتثبيت قدرات النموذج في مواجهة البيانات الجديدة. تحافظ هذه الآليات على اتساق عملية التشويش وإزالة التشويش عند توسيع نطاق التطبيق.
الاستقرار-المرونة الانتشارية
معضلة أساسية بين الحاجة إلى الحفاظ على الأداء الحالي (الاستقرار) والتكيف مع المعارف الجديدة (المرونة). يتيح التوازن الأمثل في نماذج الانتشار تطورًا مستمرًا دون تدهور القدرات الأولية.
كارثة النسيان الانتشارية
ظاهرة يفقد فيها نموذج الانتشار قدرته بشكل جذري على توليد التوزيعات التي تعلمها سابقًا عند تعلم بيانات جديدة. يؤثر هذا التدهور بشكل خاص على دقة عملية إزالة الضوضاء في المجالات القديمة.
مقياس الاستمرارية الانتشارية
مؤشرات كمية تقيم الحفاظ على القدرات التوليدية للنموذج أثناء التعلم المتسلسل. تقيس هذه المقاييس الاتساق الهيكلي والدلالي بين التوليدات الحالية والتاريخية.
البنية الانتشارية المستمرة
هيكل شبكي مصمم لدمج المعارف الجديدة ديناميكيًا دون إعادة تدريب كامل للنظام. تتيح هذه البنى المعيارية توسعًا تدريجيًا للقدرات التوليدية عبر مجالات متنوعة.
استراتيجية توسيع الفضاء الكامن
نهج لزيادة تدريجية في أبعاد الفضاء الكامن لاستيعاب مفاهيم جديدة. يحافظ هذا التوسع المنظم على طوبولوجيا التمثيلات الحالية مع توفير قدرة متزايدة على استيعاب الجديد.
الانتشار متعدد المهام للتعلم المستمر
نظام يدير فيه نموذج انتشار واحد عدة مهام توليدية في وقت واحد مع اكتساب متسلسل للمهارات. تشارك البنية المعلمات بينما تخصص الوحدات لتوزيعات مستهدفة مختلفة.
نقل المعرفة الانتشاري
عملية إعادة استخدام المعرفة المكتسبة في مجال معين لتسريع التعلم في مجالات ذات صلة. يستغل النموذج أوجه التشابه الهيكلي بين التوزيعات لتحسين التقارب في المهام الجديدة.
تنسيق الانتشار المستمر
نظام تنسيق دقيق بين المكونات المختلفة للتعلم المستمر في نماذج الانتشار. يدير هذا التنسيق تخصيص الموارد الحاسوبية وتحديد أولويات مهام التعلم.
التدهور الدلالي الانتشارى
ظاهرة التآكل التدريجي للاتساق الدلالي في التوليدات أثناء التعلم المستمر غير المراقب. يتجلى هذا التدهور في فقدان تدريجي للعلاقات المفاهيمية المحفوظة مبدئيًا في الفضاء الكامن.
إعادة البناء الانتشارية التدريجية
طريقة تحسين تكرارية حيث يقوم النموذج بإعادة بناء وتحسين مستمر لتمثيلاته الداخلية أثناء التعلم المتسلسل. تضمن هذه العملية دمجًا متناغمًا للمعرفة الجديدة في الإطار التوليدي الحالي.