التعلم العميق Deep Learning

61 مصطلحاً في هذا التصنيف

61 مصطلحاً · صفحة 1 من 3

Activation Function دالة التنشيط دالة غير خطية تُطبَّق على مخرج كل عصبون لتمكين الشبكة من تعلم علاقات معقدة. متوسط

Adam Optimizer Adam مُحسِّن آدم خوارزمية تحسين تكيفية تجمع الزخم وتكييف معدل التعلم لكل معامل باستخدام متوسطات متحركة للتدرج ولمربعه. متقدم

Attention Mechanism آلية الانتباه آلية تتيح للنموذج أن يعطي أوزاناً مختلفة لأجزاء المدخل بحسب أهميتها للعنصر الذي يعالجه الآن. متقدم

Autoencoder AE المشفِّر الذاتي شبكة عصبية تتعلم ضغط المدخل في تمثيل كامن صغير ثم إعادة بنائه منه. متوسط

Backpropagation الانتشار العكسي خوارزمية لحساب تدرج دالة الخسارة بالنسبة لكل أوزان الشبكة العصبية بتطبيق قاعدة السلسلة من طبقة المخرجات رجوعاً إلى المدخلات. متقدم

Batch Normalization BN التطبيع الدفعي تقنية تطبّع مخرجات طبقة داخل الدفعة الواحدة إلى متوسط صفر وتباين واحد ثم تعيد تحجيمها بمعاملات قابلة للتعلم. متقدم

BERT BERT بيرت نموذج لغوي مشفِّر ثنائي الاتجاه مبني على المحوّل، دُرِّب مسبقاً بإخفاء كلمات والتنبؤ بها. متقدم

Catastrophic Forgetting النسيان الكارثي فقدان النموذج معرفته بمهام سابقة بعد تدريبه على مهمة جديدة. متقدم

Computer Vision CV الرؤية الحاسوبية مجال يمكّن الحواسيب من فهم الصور ومقاطع الفيديو واستخراج معلومات مفيدة منها. مبتدئ

Contrastive Learning التعلم التبايني تعلم تمثيلات بتقريب أزواج متشابهة وإبعاد أزواج مختلفة في فضاء التضمين. متقدم

Convolutional Neural Network CNN الشبكة العصبية الالتفافية شبكة عصبية عميقة تستخدم طبقات التفاف (Convolution) بمرشحات صغيرة تنزلق على المدخل لاستخراج خصائص مكانية، وتُستخدم أساساً في الصور. متوسط

Data Augmentation زيادة البيانات توليد أمثلة تدريب جديدة بتحويلات تحافظ على التسمية، كالتدوير وقلب الصور وإضافة ضوضاء. مبتدئ

Deep Learning DL التعلم العميق فرع من تعلم الآلة يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات تتعلم تمثيلات متدرجة للبيانات من الخام إلى المجرد. متوسط

Diffusion Model نموذج الانتشار نموذج توليدي يتعلم عكس عملية تدريجية تُضاف فيها ضوضاء إلى البيانات، فيولّد عينات جديدة بإزالة الضوضاء خطوة خطوة. متقدم

Dropout الإسقاط العشوائي تقنية تنظيم تُعطِّل فيها الشبكة عصبونات عشوائية بنسبة محددة أثناء كل خطوة تدريب لتقليل فرط التخصيص. متوسط

Early Stopping الإيقاف المبكر إيقاف التدريب حين يتوقف أداء النموذج على مجموعة التحقق عن التحسن لتجنب فرط التخصيص. مبتدئ

Embedding التضمين (المتجه الدلالي) تمثيل كائن (كلمة أو جملة أو صورة) بمتجه أعداد حقيقية في فضاء متعدد الأبعاد، بحيث تكون الكائنات المتشابهة في المعنى متقاربة. متوسط

Explainable AI XAI الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مجموعة أساليب تجعل قرارات النماذج مفهومة للبشر وتبيّن سبب تنبؤها. متقدم

Federated Learning FL التعلم الاتحادي تدريب نموذج على بيانات موزعة في أجهزة عدة دون نقل البيانات الخام إلى خادم مركزي. متقدم

Fine-Tuning الضبط الدقيق مواصلة تدريب نموذج مدرب مسبقاً على بيانات مهمة محددة بمعدل تعلم صغير ليتكيّف معها. متقدم

Gated Recurrent Unit GRU الوحدة المتكررة ذات البوابات نوع مبسّط من الشبكات المتكررة له بوابتان (إعادة الضبط والتحديث) بدل ثلاث بوابات LSTM. متقدم

Generative Adversarial Network GAN الشبكة التوليدية التنافسية نموذج توليدي يتكون من شبكتين تتنافسان: مولّد ينتج بيانات مزيفة، ومميّز يحاول التفريق بين الحقيقي والمزيف. متقدم

Gradient Descent GD الانحدار التدريجي خوارزمية تحسين تكرارية تقلّل دالة الخسارة بتحريك المعاملات خطوات صغيرة في عكس اتجاه التدرج. متوسط

Graph Neural Network GNN الشبكة العصبية البيانية شبكة تعالج بيانات على شكل رسم بياني (عقد وحواف) بتمرير رسائل بين العقد المتجاورة. متقدم