قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
النمذجة التوليدية
قدرة الشبكة العميقة المؤمنة (DBN) على تعلم التوزيع الاحتمالي الأساسي لبيانات التدريب، مما يمكنها من توليد عينات بيانات جديدة معقولة لم يتم رصدها من قبل.
التباعد التبايني (CD)
خوارزمية تقريبية لتدرج الاحتمال اللوغاريتمي لتدريب آلات بولتزمان المقيدة (RBM)، تستخدم سلسلة ماركوف قصيرة (غالباً بخطوة واحدة) لتقدير توقعات النموذج.
الضبط الدقيق
مرحلة تدريب إشرافي اختيارية تتبع التدريب المسبق غير الإشرافي للشبكة العميقة المؤمنة، حيث يتم تعديل الأوزان بشكل شامل لتحسين مهمة محددة مثل التصنيف.
سلسلة ماركوف المستمرة (PCD)
تحسين للتباعد التبايني حيث لا يتم إعادة تعيين حالة سلسلة ماركوف المستخدمة لأخذ العينات بين تحديثات الأوزان، مما يسرع التقارب ويحسن جودة النموذج التوليدي.
انهيار الأنماط
ظاهرة في النماذج التوليدية، بما في ذلك الشبكات العميقة المؤمنة، حيث يتعلم النموذج توليد مجموعة فرعية محدودة فقط من أنماط التوزيع الحقيقي للبيانات، منتجاً عينات تفتقر إلى التنوع.
التدريب المسبق الجشع الطبقي
استراتيجية تدريب للشبكات العميقة المؤمنة حيث يتم تدريب كل آلة بولتزمان مقيدة بشكل تسلسلي، باستخدام مخرجات الطبقة المخفية السابقة كمدخل للطبقة التالية، مما يبسط التحسين الشامل للنموذج العميق.
أخذ العينات من التوزيع المتعلم
عملية توليد بيانات جديدة بواسطة الشبكة العميقة المؤمنة من خلال تهيئة الوحدات المرئية عشوائياً وتنفيذ أخذ عينات جيبس بالتناوب على الطبقات حتى التقارب، منتجاً عينة من التوزيع النموذجي.
دالة التقسيم (Z)
ثابت تطبيع في دالة الاحتمال للشبكة العميقة المؤمنة، يتم الحصول عليه بجمع الأس السالب للطاقة عبر جميع التكوينات الممكنة، حيث يمثل حسابه الدقيق الصعوبة الرئيسية في التدريب.