اقرأ المزيد

تقييس الدُّفعَة في التّعلم العميق – Batch Normalization in Deep Learning

يُعتبر تجنّب الملاءمة الزّائدة overfitting أحد أكثر المشاكل شيوعًا لمحترفي التّعلّم العميق، هل صادفت موقفًا كان أداء نموذجك جيّدًا للغاية في بيانات التّدريب ولكنّه غير قادر على التنبّؤ ببيانات الاختبار بدقّة، السّبب غالبًا هو أنّ النّموذج الخاصّ بك له ملاءمة زائدة و أحد الحلول لمثل هذه المشكلة هو التّنظيم regularization. تساعد تقنيّات التّنظيم على تحسين النّموذج وتسمح له بالتّقارب للنّموذج الأمثليّ بشكل أسرع، سوف نستكشف في مقالنا هذا إحدى هذه التّقنيات بالتّفصيل وهي تقييس الدُّفعَة Batch Normalization.

Text and code embedding
اقرأ المزيد

التّضمين البرمجيّ والنّصيّ باستخدام التّدريب التبايني المسبق Text and Code Embeddings by Contrastive Pre-Training

إعداد: د.م. سالي محمّد التّدقيق العلمي: د.م. دانيا صغير، م. محمّد سرميني خلاصة البحث تعدّ عمليّات تضمين النّصّ…

اقرأ المزيد

إرشادات للتّعلم العميق في الشّبكات العصبونيّة Recommendations for Deep Learning Neural Network Practitioners

حقّقت نماذج التّعلّم العميق دقّة متطوّرة تتجاوز في بعض الأحيان الأداء على المستوى البشريّ، وسنقدّم لكم في هذه المقالة أهمّ التّوصيات عند استخدام التّعلّم العميق