قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التحسين البايزي المتوازي
امتداد للتحسين البايزي حيث يتم تقييم عدة نقاط في وقت واحد وبشكل متوازي، مما يقلل الوقت الإجمالي للتحسين من خلال استغلال موارد الحوسبة الموزعة.
الاستحواذ الدفعي
استراتيجية لاختيار مجموعة من النقاط لتقييمها في وقت واحد، تعتمد على دالة استحواذ تحسن معيار أداء شامل على المجموعة بأكملها بدلاً من نقطة واحدة.
GP-UCB الدفعي
نوع مختلف من خوارزمية GP-UCB (الحد الأعلى للثقة في العملية الغوسية) معد لاختيار عدة نقاط في وقت واحد، من خلال تعظيم حد أعلى لمجموع المكافآت المتوقعة للمجموعة.
أخذ العينات طومسون المتوازي
طريقة استحواذ دفعية حيث يتم سحب عدة عينات من التوزيع اللاحق للنموذج، ويتم تقييم النقاط المقابلة للقيم القصوى لهذه العينات بشكل متوازي.
كريجينغ المؤمن
استدلال استحواذ تسلسلي دفعي حيث يتم اختيار كل نقطة تالية بافتراض أن التقييمات السابقة للمجموعة تساوي توقعاتها بواسطة النموذج (المؤمن).
التعليل المحلي
تقنية استحواذ دفعية تعاقب اختيار النقاط القريبة من تلك المختارة بالفعل في المجموعة الحالية، عن طريق تعديل دالة الاستحواذ لتشجيع التنوع المكاني للتقييمات.
q-EI (التحسين المتوقع بالكمية)
تعميم للتحسين المتوقع للتحسين الدفعي، يحسب التحسين المتوقع على مجموعة من نقاط q في وقت واحد، مع الأخذ في الاعتبار ارتباطها المشترك.
بحث إنتروبيا القيمة القصوى (MVES)
طريقة استحواذ تستهدف تقليل عدم اليقين حول القيمة القصوى للدالة، معدلة للتقييم المتوازي باختيار النقاط التي تعظم المعلومات المتبادلة حول هذا الحد الأقصى.
متعدد الأذرع المتوازي
إطار تحسين يتم فيه سحب عدة أذرع (تكوينات) في وقت واحد في كل جولة، يُطبق على التحسين البايزي لتسريع الاستكشاف والاستغلال مع تقييمات متوازية.
التحسين البايزي غير المتزامن
نهج التحسين البايزي حيث يتم تحديث النموذج واختيار نقاط جديدة بمجرد انتهاء التقييم، دون انتظار انتهاء جميع التقييمات الجارية لتعظيم استخدام الموارد.
الشبح الأمثل
مفهوم في الاكتساب الدفعي حيث تُستخدم نقطة افتراضية مثلى لتوجيه اختيار النقاط الأخرى في الدفعة، مع معاقبة النقاط التي ستكون مثلى إذا كان هذا الشبح موجودًا.
تدرج المعرفة في الدفعات
امتداد لتدرج المعرفة للتحسين المتوازي، بتقييم الكسب المتوقع للمعلومات من دفعة من النقاط على اتخاذ القرار النهائي، مع مراعاة الارتباطات بين هذه النقاط.
ارتباط الاكتساب الدفعي
مقياس للاعتماد الإحصائي بين قيم دالة الاكتساب لنقاط مرشحة مختلفة في دفعة، أمر حاسم لتجنب التكرار وتعظيم كفاءة التحسين المتوازي.
التنوع في الدفعات
مبدأ يوجه اختيار دفعات النقاط لتقييمها في وقت واحد، يهدف إلى تعظيم التشتت المكاني أو المعلوماتي للنقاط لتغطية مساحة البحث بكفاءة.
التوازي الداخلي مقابل الخارجي
تمييز بين التوازي الداخلي (التقييم المتوازي للنقاط ضمن تكرار واحد) والخارجي (تنفيذ عدة تكرارات متسلسلة بالتوازي على موارد مختلفة).
استراتيجية الكاذب الثابت
استراتيجية اكتساب دفعية حيث يُفترض أن النقاط المختارة مسبقًا في الدفعة لها قيمة ثابتة (مثل: أفضل قيمة ملاحظة) عند اختيار النقاط التالية، لتبسيط الحساب.
GP-BUCB (الحد الأعلى للثقة الدفعي للعملية الغوسية)
خوارزمية اكتساب دفعة تمتد مبدأ UCB لاختيار عدة نقاط في وقت واحد، موازنة بين الاستكشاف والاستغلال على مستوى الدفعة بدلاً من النقطة الفردية.
التحسين المتوقع متعدد النقاط (MP-EI)
نوع من التحسين المتوقع يحسب التحسين المتوقع لمجموعة من النقاط، غالباً باستخدام تقريبات لتوزيع القيمة القصوى لهذه النقاط للاختيار الدفعي.
محسن كريجينغ المتسلسل المتوازي (SKO)
تعديل لمحسن SKO للتقييمات المتوازية، باستخدام استراتيجيات مثل Kriging Believer أو Local Penalisation لبناء دفعات فعالة من النقاط.
اكتساب نظرية المعلومات الدفعي
فئة من دوال الاكتساب الدفعي القائمة على نظرية المعلومات، مثل بحث الإنتروبيا أو MES، التي تهدف إلى تعظيم المعلومات المكتسبة عن توزيع الأمثلية العالمية من دفعة من التقييمات.