قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
أخذ عينات متروبوليس-هاستينغز
خوارزمية MCMC تولد عينات من توزيع احتمالي عن طريق بناء سلسلة ماركوف يكون توزيعها الثابت هو التوزيع المستهدف. تستخدم نسبة قبول لتحديد ما إذا كانت عينة جديدة مقبولة أو مرفوضة.
طريقة الرفض
تقنية أخذ عينات حيث يتم سحب النقاط من توزيع مقترح وقبولها باحتمالية تتناسب مع النسبة بين الكثافة المستهدفة وكثافة الاقتراح. فعالة بشكل خاص لأخذ عينات من التوزيعات المعقدة.
خوارزمية روبنز-مونرو
طريقة تقريب عشوائية لإيجاد جذور المعادلات عندما يكون الضجيج فقط على الملاحظات متاحًا. تتقارب نحو الحل بخطوة تكيفية متناقصة تضمن التقارب شبه المؤكد.
طرق شبه مونت كارلو
متغيرات حتمية لطرق مونت كارلو تستخدم متتاليات ذات تباين منخفض بدلاً من الأرقام العشوائية البحتة. توفر تقاربًا أسرع في الأبعاد المعتدلة مع الحفاظ على خصائص الانتظام.
عملية بواسون
عملية عد عشوائية تُنمذج حدوث أحداث نادرة مستقلة بمعدل ثابت. أساسية في محاكاة ظواهر الوصول وفي التحسين العشوائي.
التحسين العشوائي بالانحدار
طريقة تحسين تكرارية تستخدم تقديرات مشوشة للانحدار للتقدم نحو الأمثل. مناسبة بشكل خاص للمشكلات ذات الأبعاد الكبيرة حيث يكون حساب الانحدار الدقيق مكلفًا.
تقليل التباين
مجموعة من التقنيات التي تهدف إلى تقليل تباين تقديرات مونت كارلو دون زيادة عدد العينات. تشمل أخذ العينات المتضادة، والتحكم، والتقسيم الطبقي لتحسين الكفاءة الحسابية.
طريقة العينات المتضادة
تقنية لتقليل التباين تستخدم أزواجًا من العينات ذات الارتباط السلبي لإلغاء التباينات جزئيًا. فعالة بشكل خاص للدوال الرتيبة والتكاملات المتماثلة.
أخذ العينات المتبقي
طريقة أخذ عينات مرجحة تضمن عددًا دقيقًا من العينات مع الحفاظ على أوزان الأهمية. تجمع بين أخذ العينات المنهجي والتخصيص المتبقي لتحقيق الحد الأدنى من التباين.
طريقة نيلدر-ميد العشوائية
تكييف عشوائي لخوارزمية سيمبلكس نيلدر-ميد يتضمن اضطرابات عشوائية للهروب من الحد الأدنى المحلي. يجمع بين كفاءة السيمبلكس ومتانة الاستكشاف العشوائي.
الخوارزمية الجينية العشوائية
طريقة تحسين تطورية تستخدم عوامل جينية احتمالية (الاختيار، التهجين، الطفرة) لاستكشاف مساحة البحث. يحافظ الاختيار العشوائي على التنوع الجيني ويتجنب التقارب المبكر.