ما هي تقنيات التحديث المستخدمة في البرمجة اللغوية العصبية؟

تقنيات التحديث المستخدمة في البرمجة اللغوية العصبية تتضمن:

1- تقنية الرجوع القصير (Backpropagation): تستخدم لتحسين وتحديث الأوزان في الشبكة العصبية بناءً على الخطأ الذي يقوم به النموذج عند التنبؤ بالإخراج المطلوب.

2- تقنية الانحدار التدريجي المتبادل (ADAM): تقنية حديثة لتحديث الأوزان في الشبكة العصبية بشكل أسرع وأكثر كفاءة مما يزيد من سرعة التعلم والدقة.

3- تقنية الانحدار بالزخم (Momentum): تستخدم لتحديث الأوزان في الشبكة العصبية بناءً على مستوى الانحدار السابق، مما يحسن من سرعة التعلم وجودة النموذج.

4- تقنية تجميع البيانات (Batch Normalization): تستخدم لتحسين جودة النموذج وتسريع عملية التعلم عن طريق جمع الأسس للبيانات وتسوية قيمها.

5- تقنية الانحدار المتعدد الأوجه (Dropout): تستخدم لجعل النموذج أكثر تحملاً للضغط وتجنب الانحراف والتفاعليات الزائفة (Overfitting).

6- تقنية تنظيم القيود (Regularization): تستخدم لمنع النموذج من الانحراف وتحسين جودة التنبؤ. تشمل التقنيات التي تعتمد على تقليص الأوزان (L1, L2) وقيود صلبة (Hard Constraints).