content_cookies111:string(1694) "{"id":15820,"content_cookies":null,"user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/technodad\/%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85-%D8%A7%D9%84%D8%B9%D9%85%D9%8A%D9%82\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"44.201.72.250","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80c7ffb6bf8e59b5-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_CDN_LOOP":"cloudflare","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>\n","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.9","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"44.201.72.250","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":"","CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"47012","REDIRECT_URL":"\/technodad\/\u0627\u0644\u062a\u0639\u0644\u0645-\u0627\u0644\u0639\u0645\u064a\u0642\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":"","SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1695694524.188784,"REQUEST_TIME":1695694524,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"user_ip":"44.201.72.250","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"
نوع من أنواع التعلم الآلي يحاكي بنية وطريقة عمل الدماغ البشري بالاعتماد على شبكات عصبونية اصطناعية تستخدم عدداً كبيراً من الطبقات الخفية -أكثر من 6 عادةً- لذلك يمكن القول بأنه تعلم آلي محقون بالمنشطات. وقد أتت صفة العمق انطلاقاً من تعدد الطبقات التي تعمل معاً لدراسة كميات ضخمة من البيانات والعثور على أصغر الأنماط وتضخيمها وإعطاء نتيجة نهائية على شكل توقُّع.
تكون خوارزميات التعلم العميق مكدسة في بنية هرمية من التعقيد والتجريد المتزايد. وتتألف من عدد كبير من الطبقات التي تحتوي على عقد مترابطة تعالج البيانات بشكل لا خطي لاستخراج الميزات منها وتحويلها إلى مستويات مختلفة من التجريد (تمثيلات). فعبور البيانات من طبقة ما إلى الطبقة التي تليها يعتبر تحول؛ مما يجعل خرج كل طبقة دخل للطبقة التالية. وأهم ما يميز هذه الخوارزميات أنها على عكس التعلم الآلي التقليدي قادرة على استخلاص الميزات من تلقاء نفسها.
وبفرض كانت بيانات الدخل عبارة عن مصفوفة من البكسلات التي تعود لصورة تحتوي على شجرة. تقوم الطبقة الأولى عادةً بتجريد البكسلات والتعرف على حواف الميزات في تلك الصورة. فيما قد تقوم الطبقة التالية ببناء ميزات بسيطة من الحواف مثل الأشكال الهندسية. وبعد ذلك قد تتعرف الطبقة التي تليها على الأوراق والأغصان. ثم تتعرف الطبقة التالية على وجود شجرة في الصورة وهكذا دواليك.
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.