Ahmad Hesham Zaki
Welcome to my blog 'Something I learned', where I share some of the stuff that I learned, and talk about other stuff that I like. Hopefully, you may find something useful in these articles as well.
؟Naive Bayes Classifier كيف يعمل
Naive Bayes Classifier هو أحد أنواع الـprobabilistic classifiers ومبني على تطبيق بسيط ومباشر لأحد أهم نظريات الاحتمالات: Bayes theorem. ورغم إنه يضع افتراض بسيط وفي الغالب غير مناسب للـdata لكنه سريع ومرن وبيقدم نتائج جيدة ويستخدم في الكثير من التطبيقات كـbaseline.
؟ConvNetsفي الـ Backpropagationكيف يتم تنفيذ الـ
في الغالب كانت بداية معرفتك بالـbackbropagation عن طريق شرحه على Fully connected neural network, لكن بعد ما تتطرق لأشكال أخرى من الـneural netowrks مثل الـconvolutional neural network بتلاقي إن الـbackpropagation مستخدم فيهم كـalgorithm رئيسي لحساب الـgradients في كل layer لكن بدون ذكر تفاصيل أكثر عنها، لإنك بالفعل غير مضطر لمعرفة تفاصيل الرياضية قبل استخدامها، ومع ذلك فمعرفة كيف تتم داخل الـConv layers قد يكون سؤال مر ببالك ولو من باب الفضول في وقت من الأوقات.
؟Vanishing gradientsكيف نتعامل مع مشكلة الـ
الـVanishing Gradients هي أحد اكبر المشاكل الى أثرت على تطوّر الـneural networks لفترة طويلة، وبسببها كان تدريب الـdeep neural networks عملية صعبة وبتستغرق وقت كبير، لكن إيه السبب وراء المشكلة دى؟
؟K-meansمشاكل الـ Gaussian Mixture Modelsكيف تحل الـ
الـGaussian Mixture models (GMM) هي عبارة عن probabilistic model بيقدر يعبر عن الـdata distribution وكأنه عبارة عن مجموعة gaussian models متجمعة مع بعض، وممكن نستخدمها كـclustering algorithm مشابه للـk-means . بس إزاي probabilistic model ممكن يعمل clustering للداتا أصلاً؟
