Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Адаптивный мягкий зазор
Расширение стандартного мягкого зазора, где переменные отклонения взвешиваются адаптивными факторами, отражающими неоднородность шума или доверие к каждому наблюдению.
Гиперплоскость с локальным штрафом
Граница решения SVM, целевая функция которой включает пространственно изменяющиеся члены штрафа, адаптируя сложность модели в соответствии с локальной плотностью или дисперсией данных.
Пространственно-временной коэффициент регуляризации
Параметр регуляризации, изменяющийся не только в пространстве признаков, но и во времени, используемый для последовательных данных или динамических потоков.
Ядро с адаптивной полосой пропускания
Ядерная функция, полоса пропускания которой локально корректируется в зависимости от плотности точек, оптимизируя меру сходства в зонах с переменным распределением.
Взвешивание выборки по плотности
Метод, назначающий веса обучающим выборкам обратно пропорционально локальной плотности их окрестности, усиливая влияние точек в редких зонах.
Оптимизация адаптивным стохастическим градиентным спуском
Алгоритм оптимизации SVM, где шаг обучения динамически корректируется в соответствии с локальной кривизной функции потерь и распределением данных.
Регуляризация по группам признаков
Техника, применяющая разные уровни регуляризации к предопределенным или автоматически обнаруженным группам коррелированных признаков, сохраняя внутреннюю структуру данных.
SVM с переменной локальной маржой
Вариант SVM, где ширина маржи не является равномерной, а адаптируется в соответствии с локальной сложностью границы решения, лучше улавливая нестационарные структуры.
Штраф за сложность на основе соседства
Член регуляризации, интенсивность которого зависит от статистических свойств k-окрестности каждой точки, таких как локальная дисперсия или коэффициент вариации.
Функция затрат с неоднородными весами
Целевая функция SVM, в которой ошибки классификации штрафуются по-разному в соответствии с адаптивными критериями, такими как расстояние до границы или локальная уверенность.
Автоматический выбор параметров с помощью адаптивной перекрестной проверки
Процесс, при котором фолды перекрестной проверки выбираются таким образом, чтобы представлять различные плотности данных, обеспечивая робастный выбор гиперпараметров регуляризации.
Регуляризация проекцией на локальное подпространство
Метод, ограничивающий вектор весов оставаться в подпространствах, изменяющихся в зависимости от положения в пространстве признаков, локально ограничивая сложность модели.
Адаптивный механизм забывания для онлайн SVM
Стратегия для последовательных SVM, при которой влияние старых образцов убывает с адаптивным темпом в зависимости от текущей релевантности представляемых ими признаков.
Многошкальный гиперпараметр регуляризации
Набор параметров регуляризации, работающих на разных уровнях гранулярности, от отдельных признаков до глобальных групп, захватывая иерархическую структуру данных.
Ядровой SVM с регуляризованной матрицей Грама
Подход, при котором матрица Грама напрямую регуляризуется путем настройки ее собственных значений в соответствии с локальным распределением данных, улучшая численную стабильность.
Регуляризация локальной энтропией
Член штрафа, основанный на энтропии, вычисленной по локальным окрестностям, способствующий более простым границам принятия решений в зонах высокой уверенности.