check_post_to_show: string(2026) "{"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":46889,"user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","user_ip":"44.212.96.86","user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/technodad\/%D9%86%D9%85%D9%88%D8%B0%D8%AC-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D9%86%D8%AA%D8%B4%D8%A7%D8%B1\/","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":"83301359ff8f8260-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":"44.212.96.86","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":"44.212.96.86","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":"52818","REDIRECT_URL":"\/technodad\/\u0646\u0645\u0648\u0630\u062c-\u0627\u0644\u0627\u0646\u062a\u0634\u0627\u0631\/","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":1702154556.713403,"REQUEST_TIME":1702154556,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"content_user_category":"paid","content_cookies":{"status":0,"sso":{"content_id":46889,"client_id":"1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224"},"count_read":null},"is_agent_bot":1}"
يُسمَّى أيضاً نموذج الانتشار الاحتمالي، مبني على سلاسل ماركوف، وهو نموذج توليدي يستخدم البيانات التي تدرب عليها لإنتاج بيانات جديدة تُستخدم في توليد المحتوى.
فكرة عمل نموذج الانتشار
كان الانتشار مستوحى من الفيزياء ويعبّر عن الانتقال من منطقة ذات تركيز أعلى إلى منطقة ذات تركيز أقل، مثل مكعب السكر الذي يذوب في القهوة بحيث تتركز حبيبات السكر في القهوة في البداية في الجزء العلوي من السائل، ولكنها تنتشر تدريجياً وتتوزع بشكل متساوٍ بكامل القهوة.
تطبيقات نموذج الانتشار
تُستخدم نماذج الانتشار في تطبيقات عديدة من حولنا، إليك أبرزها:
توليد الصور: يمكن لنماذج الانتشار التوليدية مثل المشفرات الذاتية المتغيرة (VAEs) والشبكات التنافسية التوليدية (GANs) تعلم التوزيع الاحتمالي الأساسي لمجموعة بيانات المدخلات، لإنتاج صور اصطناعية جديدة لم يسبق لها مثيل.
التوليد الشرطي للصور: يتم فيه تغذية النموذج بجزء من صورة غير مكتملة أو فاسدة جزئياً، ثم يأخذ النموذج الصورة الجزئية كسياق للتنبؤ بالبكسلات التالية واحداً تلو الآخر ويُستخدم لإصلاح الصور عن طريق استبدال أجزاء منها ببكسلات جديدة.
توليد الفيديو العالي الجودة: هو مسألة ضمان توليد إطارات الفيديو بشكلٍ مستمر، بحيث يتم إنشاء مجموعة فرعية من إطارات الفيديو لتعويض الإطارات المفقودة في الفيديوهات منخفضة الجودة، ما يؤدي إلى إنتاج فيديو أكثر جودة ودقة.
تحويل النص إلى الصورة: تأخذ أدوات توليد الصور الشائعة مثل ميدجورني (Midjourney) ودال-2 مدخلات من المستخدم لإنتاج الصور.
أبحاث علم الأعصاب: يفيد تطبيق نماذج الانتشار في دراسة عمليات الدماغ والإدراك ومسارات صنع القرار في الدماغ البشري، من خلال محاكاة العمليات المعرفية القائمة على الأساسات العصبية لنماذج الانتشار بحيث يمكن لباحثي علم الأعصاب اكتساب رؤى حول الآليات الأساسية، ما يساعد بدوره على تشخيص وعلاج الاضطرابات العصبية.
يُسمَّى أيضاً نموذج الانتشار الاحتمالي، مبني على سلاسل ماركوف، وهو نموذج توليدي يستخدم البيانات التي تدرب عليها لإنتاج بيانات جديدة تُستخدم في توليد المحتوى.
فكرة عمل نموذج الانتشار
كان الانتشار مستوحى من الفيزياء ويعبّر عن الانتقال من منطقة ذات تركيز أعلى إلى منطقة ذات تركيز أقل، مثل مكعب السكر الذي يذوب في القهوة بحيث تتركز حبيبات السكر في القهوة في البداية في الجزء العلوي من السائل، ولكنها تنتشر تدريجياً وتتوزع بشكل متساوٍ بكامل القهوة.
تطبيقات نموذج الانتشار
تُستخدم نماذج الانتشار في تطبيقات عديدة من حولنا، إليك أبرزها:
توليد الصور: يمكن لنماذج الانتشار التوليدية مثل المشفرات الذاتية المتغيرة (VAEs) والشبكات التنافسية التوليدية (GANs) تعلم التوزيع الاحتمالي الأساسي لمجموعة بيانات المدخلات، لإنتاج صور اصطناعية جديدة لم يسبق لها مثيل.
التوليد الشرطي للصور: يتم فيه تغذية النموذج بجزء من صورة غير مكتملة أو فاسدة جزئياً، ثم يأخذ النموذج الصورة الجزئية كسياق للتنبؤ بالبكسلات التالية واحداً تلو الآخر ويُستخدم لإصلاح الصور عن طريق استبدال أجزاء منها ببكسلات جديدة.
توليد الفيديو العالي الجودة: هو مسألة ضمان توليد إطارات الفيديو بشكلٍ مستمر، بحيث يتم إنشاء مجموعة فرعية من إطارات الفيديو لتعويض الإطارات المفقودة في الفيديوهات منخفضة الجودة، ما يؤدي إلى إنتاج فيديو أكثر جودة ودقة.
تحويل النص إلى الصورة: تأخذ أدوات توليد الصور الشائعة مثل ميدجورني (Midjourney) ودال-2 مدخلات من المستخدم لإنتاج الصور.
أبحاث علم الأعصاب: يفيد تطبيق نماذج الانتشار في دراسة عمليات الدماغ والإدراك ومسارات صنع القرار في الدماغ البشري، من خلال محاكاة العمليات المعرفية القائمة على الأساسات العصبية لنماذج الانتشار بحيث يمكن لباحثي علم الأعصاب اكتساب رؤى حول الآليات الأساسية، ما يساعد بدوره على تشخيص وعلاج الاضطرابات العصبية.
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.
