🏠 الرئيسية
المقاييس
📊 جميع المقاييس 🦖 ديناصور v1 🦖 ديناصور v2 ✅ تطبيقات قائمة المهام 🎨 صفحات حرة إبداعية 🎯 FSACB - العرض النهائي 🌍 مقياس الترجمة
النماذج
🏆 أفضل 10 نماذج 🆓 نماذج مجانية 📋 جميع النماذج ⚙️ كيلو كود
الموارد
💬 مكتبة الأوامر 📖 قاموس الذكاء الاصطناعي 🔗 روابط مفيدة

قاموس الذكاء الاصطناعي

القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي

227
الفئات
2,955
الفئات الفرعية
34,512
المصطلحات
📖
المصطلحات

إجراء التقدم (Forward Procedure)

الجزء التكراري من خوارزمية التقدم-التراجع (Forward-Backward) الذي يحسب الاحتمالات المشتركة للملاحظات حتى الوقت t والحالة المخفية عند t. يسمح بنشر المعلومات من الماضي إلى الحاضر في النموذج.

📖
المصطلحات

إجراء التراجع (Backward Procedure)

المكون التكراري الذي يحسب الاحتمالات الشرطية للملاحظات المستقبلية بمعلومية الحالة المخفية عند الوقت t. ينشر المعلومات من المستقبل إلى الماضي لإكمال الاستدلال.

📖
المصطلحات

الاحتمالات الهامشية

الاحتمالات اللاحقة للحالات المخفية المحسوبة عن طريق الهامش على الحالات غير المرئية الأخرى. تمثل معرفتنا غير المؤكدة بالحالات بعد ملاحظة البيانات.

📖
المصطلحات

توزيع الانبعاث (Emission Distribution)

دالة الاحتمال الشرطي التي تربط كل حالة مخفية بالملاحظة المتولدة في تلك اللحظة. توضح كيف تنتج الحالات غير المرئية الإشارات القابلة للملاحظة.

📖
المصطلحات

متغيرات ألفا (Alpha variables)

متغيرات وسيطة تُحسب أثناء تمرير التقدم (forward pass) وتمثل الاحتمالات الجزئية للحالة المخفية. تسمح بتطبيق مستقر رقميًا للخوارزمية.

📖
المصطلحات

متغيرات بيتا (Beta variables)

متغيرات وسيطة لتمرير التراجع (backward pass) تحدد مساهمة الملاحظات المستقبلية في احتمال الحالة الحالية. وهي ضرورية للحساب الدقيق للاحتمالات اللاحقة.

📖
المصطلحات

معامل التسوية (Normalization Coefficient)

عامل قياس يضمن بقاء الاحتمالات مستقرة رقميًا أثناء حسابات التقدم والتراجع. يمنع الانخفاض الرقمي (underflow) في التسلسلات الطويلة.

📖
المصطلحات

شبكة البرمجة الديناميكية (Dynamic Programming Trellis)

هيكل حسابي يعيد استخدام النتائج الوسيطة لتجنب التكرار في تعداد المسارات. يجعل الحساب متعدد الحدود بدلاً من الأسي.

📖
المصطلحات

إحصائيات كافية

إحصائيات كافية محسوبة بواسطة خوارزمية التقديم-التأخير (Forward-Backward) وتُستخدم في خطوة M من خوارزمية EM. وهي تلخص المعلومات الضرورية لتحديث المعلمات.

📖
المصطلحات

تنعيم أمثل

تقدير الحالات المخفية باستخدام جميع الملاحظات الماضية والمستقبلية لكل لحظة. تنتج خوارزمية التقديم-التأخير (Forward-Backward) مقدر MMSE لهذه المهمة.

📖
المصطلحات

كثافة الترشيح

توزيع الاحتمالية للحالة الحالية مع العلم بالملاحظات الماضية فقط. يمكن الحصول عليها كناتج ثانوي للمرور الأمامي (forward pass) للخوارزمية.

📖
المصطلحات

تنعيم الإحصائيات

حساب توقعات المتغيرات الكامنة المرجحة بالاحتمالات الخلفية. هذه الإحصائيات المنعمة ضرورية لتقدير الاحتمالية القصوى.

🔍

لم يتم العثور على نتائج