قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحويل العشوائي
عملية رياضية تطبق تحويلات عشوائية تدريجية على البيانات، مما يتيح انتقالًا متحكمًا بين التوزيعات الاحتمالية في الفضاء الكامن.
نموذج النقاط
هندسة شبكة عصبية تتعلم التنبؤ بتدرج حقل الجهد اللوغاريتمي الاحتمالي، وتستخدم لعكس عمليات الانتشار العشوائي.
عملية الانتشار العكسي
مرحلة تراجعية تتعلم إزالة الضوضاء من البيانات بشكل متكرر، وإعادة بناء العينة الأصلية من الضوضاء باستخدام تدرجات النقاط المقدرة.
معادلة فوكر-بلانك
معادلة تفاضلية جزئية تصف التطور الزمني لكثافة الاحتمال في عمليات الانتشار، وتربط مباشرة معادلة التفاضل العشوائي (EDS) بالديناميكيات التوزيعية.
عملية أورنستين-أولينبيك
عملية عشوائية ثابتة مع عودة إلى المتوسط، تستخدم بشكل أساسي في نماذج الانتشار للتحكم في ديناميكيات إضافة وإزالة الضوضاء.
معدل الانتشار
معامل قياسي يتحكم في شدة الضوضاء المضافة في كل خطوة زمنية، ويحدد سرعة واستقرار التحويل العشوائي.
سلسلة ماركوف المستمرة
عملية عشوائية ذات زمن مستمر حيث تعتمد الحالات المستقبلية فقط على الحالة الحالية، مما يوفر الأساس الرياضي لنماذج الانتشار التفاضلية.
دالة النقاط
تدرج لوغاريتم كثافة الاحتمال بالنسبة للبيانات، يشير إلى مناطق الكثافة العالية ويوجه تفكيك الضوضاء في النماذج التوليدية.
زمن الانتشار المستمر
معلمة حقيقية موجبة مُطَبَّعة في [0,1] تمثل التطور المستمر للعملية العشوائية، مما يسمح بصياغة تفاضلية موحدة.
تدرجات النتيجة المقدرة
تقريبات عددية لتدرجات لوغاريتم الاحتمالية محسوبة بواسطة شبكات عصبية، تحل محل التدرجات التحليلية التي يتعذر الوصول إليها في التوزيعات المعقدة.