Key points are not available for this paper at this time.
التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي ويمكن للهياكل العصبية العميقة استخراج ميزات عالية المستوى تلقائيًا دون الحاجة إلى هندسة ميزات يدوية، على عكس خوارزميات التعلم الآلي التقليدية. في هذه الورقة، نقترح طريقة تجمع بين طبقات استخراج الميزات لشبكة عصبية تلافيفية مع خوارزميات التعلم الآلي التقليدية، مثل آلة دعم المتجهات، وآلات تعزيز التدرج، والغابات العشوائية. تم تدريب جميع النماذج الهجينة المقترحة وخوارزميات التعلم الآلي المذكورة أعلاه على ثلاثة مجموعات بيانات مختلفة: MNIST وFashion-MNIST وCIFAR-10. تُظهر النتائج أن النماذج الهجينة المقترحة أكثر نجاحًا من النماذج التقليدية أثناء تدريبها باستخدام قيم البيكسل الخام. في هذه الدراسة، نعزز خوارزميات التعلم الآلي التقليدية للتصنيف باستخدام قدرة استخراج الميزات لهياكل الشبكة العصبية العميقة ونستلهم من منهجية التعلم بالنقل.
درس Çayır et al. (Sat) هذا السؤال.