قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التكميم بمستويات متغيرة
نهج يستخدم عدداً متغيراً من البتات لتمثيل أجزاء مختلفة من النموذج بناءً على أهميتها أو توزيعها.
التكميم بالكميات
تقنية تقسم توزيع الأوزان إلى فترات تحتوي على عدد متساوٍ من القيم من أجل تمثيل متوازن.
التكميم بالتجمع K-means
طريقة تستخدم خوارزمية K-means لتحديد مراكز العناقيد المثلى كمستويات للتكميم.
التكميم غير المتجانس مع تحيز
نهج يُدخِل تحيزاً مضبوطاً في الفترات لتفضيل مناطق معينة من توزيع الأوزان.
التكميم اللوغاريتمي
تقنية تستخدم مقياساً لوغاريتمياً للفترات، وتكون فعالة بشكل خاص للتوزيعات ذات الذيل الطويل.
التكميم حسب توزيع الاحتمال
طريقة تكيّف فترات التكميم وفقاً لكثافة الاحتمال للأوزان في كل منطقة.
التكميم الهجين
دمج للتقنيات المتجانسة وغير المتجانسة المطبقة على طبقات أو أجزاء مختلفة من النموذج العصبي.
التكميم بخطوة متغيرة
نهج تختلف فيه حجم خطوة التكميم وفقاً للكثافة المحلية للأوزان لتقليل خطأ إعادة البناء.
التكميل بالإنتروبيا الدنيا
تحسين مستويات التكميل لتقليل إنتروبيا خطأ التكميل الشامل.
التكميل بتحسين KL
طريقة تقلل من تباعد كولباك-ليبلر بين التوزيع الأصلي والمكمم للأوزان.
التكميل غير المتجانس ما بعد التدريب
تطبيق تقنيات التكميل غير المتجانس على نموذج مدرب بالفعل دون إعادة تدريب إضافية.
التكميل الواعي بالتوزيع
نهج يحلل ويكيف التكميل بناءً على الشكل المحدد لتوزيع أوزان النموذج.
التكميل بالمخطط التكراري التكيفي
تقنية تستخدم مخططاً تكرارياً تكيفياً لتحديد فترات التكميل المثلى وفقاً للكثافة المحلية.
التكميل بالانتشار الخلفي
طريقة تحسن مستويات التكميل أثناء التدريب عبر الانتشار الخلفي للتدرج.
التكميل بالتكميل المتجهي
تقنية تجمع الأوزان في متجهات وتطبق تكميلاً غير متجانس على المستوى المتجهي بدلاً من المستوى القياسي.