check_post_to_show: string(2005) "{"is_valid":1,"global_remaining_posts_to_view":0,"remaining_posts_to_view":0,"number_all_post":0,"number_post_read":0,"exceeded_daily_limit":0,"is_watched_before":0,"sso_id":42981,"user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","user_ip":"18.207.160.97","user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/technodad\/%D8%A2%D9%84%D8%A9-%D8%A8%D9%88%D9%84%D8%AA%D8%B2%D9%85%D8%A7%D9%86\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"8326189d49953922-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"18.207.160.97","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.17","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"18.207.160.97","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":null,"CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"37908","REDIRECT_URL":"\/technodad\/\u0622\u0644\u0629-\u0628\u0648\u0644\u062a\u0632\u0645\u0627\u0646\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":null,"SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1702049914.702841,"REQUEST_TIME":1702049914,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"content_user_category":"paid","content_cookies":{"status":0,"sso":{"content_id":42981,"client_id":"1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224"},"count_read":null},"is_agent_bot":1}"
هي عبارة عن نوع من الشبكات العصبونية والتي تُستخدَم لنمذجة التوزيعات الاحتمالية. وهو نوع من سلسلة ماركوف مونت كارلو، ما يعني أنه يمكن استخدامها لأخذ عينات من التوزيع الاحتمالي. سميت على اسم لودفيغ بولتزمان، الذي طور توزيع بولتزمان، وهو توزيع إحصائي يصف توزيع الطاقة في النظام.
أهمية آلة بولتزمان
يستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي للتعلم عن طريق الأمثلة وغالباً ما يُستخدم للتعرف على الأنماط. وتكمن الفائدة الرئيسية لاستخدام آلة بولتزمان في إمكانية تعلم أنماط معقدة للغاية. ويعتبر هذا النوع من الذكاء الاصطناعي فعال جداً للغاية في التعلم من مجموعات البيانات الضخمة.
ما المكونات الرئيسية لآلة بولتزمان؟
المكونات الرئيسية لآلة بولتزمان هي العقد والوصلات بينها، وتكون على هذا النحو:
العقد هي الخلايا العصبونية الاصطناعية تسمى العصبونات، والوصلات هي نقاط الاشتباك العصبي. تتصل العقد ببعضها بعضاً اتصالاً تاماً، ما يعني أن كل عقدة متصلة بكل عقدة أخرى في الشبكة.
هناك نوعان من العقد مرئية ومخفية، العقد المرئية هي عقد المدخلات، والعقد المخفية هي عقد المخرجات.
العقد المخفية ترتبط بالعقد المرئية بطريقة تشكل سلسلة ماركوف.
كيف تعمل آلة بولتزمان؟
تُستخدم آلات بولتزمان لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الأنماط والتصنيف والتنبؤ. كما تم استخدامها لتطوير شبكات عصبونية اصطناعية. وتعمل وفق الخطوات التالية:
تعمل الآلة من خلال الاختيار العشوائي لأول مرة لمجموعة من العقد للتحديث.
يتم حساب الحالة الجديدة لكل عقدة بناءً على حالات العقد المتصلة بها وأوزان الوصلات بينها.
يتم تدريب آلة بولتزمان باستخدام مجموعة تدريب، وتكون مجموعة التدريب عبارة عن مجموعة من أزواج المدخلات والمخرجات.
تتم تغذية المدخلات في العقد المرئية، وتتم تغذية الناتج في العقد المخفية. يتم استخدام مجموعة التدريب لضبط أوزان الوصلات بين العقد.
تتكرر الخطوات السابقة حتى تصل للنتائج الأكثر قبولاً بناء على البيانات المدخلة.
هي عبارة عن نوع من الشبكات العصبونية والتي تُستخدَم لنمذجة التوزيعات الاحتمالية. وهو نوع من سلسلة ماركوف مونت كارلو، ما يعني أنه يمكن استخدامها لأخذ عينات من التوزيع الاحتمالي. سميت على اسم لودفيغ بولتزمان، الذي طور توزيع بولتزمان، وهو توزيع إحصائي يصف توزيع الطاقة في النظام.
أهمية آلة بولتزمان
يستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي للتعلم عن طريق الأمثلة وغالباً ما يُستخدم للتعرف على الأنماط. وتكمن الفائدة الرئيسية لاستخدام آلة بولتزمان في إمكانية تعلم أنماط معقدة للغاية. ويعتبر هذا النوع من الذكاء الاصطناعي فعال جداً للغاية في التعلم من مجموعات البيانات الضخمة.
ما المكونات الرئيسية لآلة بولتزمان؟
المكونات الرئيسية لآلة بولتزمان هي العقد والوصلات بينها، وتكون على هذا النحو:
العقد هي الخلايا العصبونية الاصطناعية تسمى العصبونات، والوصلات هي نقاط الاشتباك العصبي. تتصل العقد ببعضها بعضاً اتصالاً تاماً، ما يعني أن كل عقدة متصلة بكل عقدة أخرى في الشبكة.
هناك نوعان من العقد مرئية ومخفية، العقد المرئية هي عقد المدخلات، والعقد المخفية هي عقد المخرجات.
العقد المخفية ترتبط بالعقد المرئية بطريقة تشكل سلسلة ماركوف.
كيف تعمل آلة بولتزمان؟
تُستخدم آلات بولتزمان لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الأنماط والتصنيف والتنبؤ. كما تم استخدامها لتطوير شبكات عصبونية اصطناعية. وتعمل وفق الخطوات التالية:
تعمل الآلة من خلال الاختيار العشوائي لأول مرة لمجموعة من العقد للتحديث.
يتم حساب الحالة الجديدة لكل عقدة بناءً على حالات العقد المتصلة بها وأوزان الوصلات بينها.
يتم تدريب آلة بولتزمان باستخدام مجموعة تدريب، وتكون مجموعة التدريب عبارة عن مجموعة من أزواج المدخلات والمخرجات.
تتم تغذية المدخلات في العقد المرئية، وتتم تغذية الناتج في العقد المخفية. يتم استخدام مجموعة التدريب لضبط أوزان الوصلات بين العقد.
تتكرر الخطوات السابقة حتى تصل للنتائج الأكثر قبولاً بناء على البيانات المدخلة.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك، استمرار استخدامك للموقع يعني موافقتك على ذلك. سياسة الخصوصيةأوافقX
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.
