> ML_ALGORITMALAR_v1.0
Algoritma & Yöntem Aileleri
9 disiplinde 100 doğrulanmış algoritma: Klasik Denetimli, Denetimsiz, Zaman Serisi, Anomali, Derin Öğrenme, Öneri Sistemleri, Nedensel Çıkarım, Pekiştirmeli Öğrenme ve Özel Yöntemler.
Stokastik Diferansiyel Denklemlerle Skor Tabanlı Modelleme
Tahmin edici-düzeltici örnekleme, sayısal SDE entegrasyonunu Langevin MCMC hata düzeltmesi ile birleştirir.
MaskGIT (Maskelenmiş Üretici Görüntü Transformerı)
Özbağlanımlı olmayan kod çözme, sabit yinelemelerde en yüksek güvene sahip görüntü belirteçlerinin maskesini kademeli olarak açar.
Tutarlılık Modelleri (Consistency Models)
Çok adımlı sayısal entegrasyon olmadan 1 veya 2 ileri geçişte yüksek görüntü sentez kalitesi elde eder.
Enerji Tabanlı Modeller (EBM)
Enerji fonksiyonu doğrudan normalize edilmemiş bir negatif log-olasılık ve dağılım dışı puanlama metriği olarak görev yapar.
Çizge Konvolüsyonel Ağları (GCN)
Düğüm gömmeleri normalize edilmiş komşu özelliklerinin açık doğrusal kombinasyonlarıdır.
Çizge Dikkat Ağları (GAT ve GATv2)
Öğrenilen kenar dikkat ağırlıkları hangi topolojik bağlantıların düğüm tahminlerini belirlediğini doğrudan niceliklendirir.
GraphSAGE (Örnekle ve Topla)
Yeniden eğitime gerek kalmadan tamamen görülmemiş düğümlere ve ayrı yeni çizgelere tümevarımsal olarak genellenir.
Çizge İzomorfizm Ağı (GIN)
Klasik 1-WL çizge izomorfizm testinin maksimum ayırt etme gücüne eşit olduğu teorik olarak kanıtlanmıştır.
Node2Vec (Yanlı Rastgele Yürüyüşler)
p (dönüş) ve q (iç-dış) parametreleri topluluk benzerliği ile yapısal rol benzerliği arasında sürekli enterpolasyon sağlar.
TransE (Öteleme Tabanlı Bilgi Çizgesi Gömmeleri)
Geometrik vektör ötelemesi h + r = t olgular üzerinde şeffaf cebirsel akıl yürütmeyi sağlar.
RotatE (Karmaşık Uzayda Dönme Tabanlı Bilgi Çizgesi Gömmesi)
Karmaşık düzlemdeki dönme açıları parametre şişmesi olmadan cebirsel ilişkisel kalıpları doğrudan yakalar.
İlişkisel Çizge Konvolüsyonel Ağları (R-GCN)
Temel paylaşımı farklı çok ilişkili kenar türleri arasındaki yapısal benzerlikleri ortaya koyar.
Zamansal Çizge Ağları (TGN)
Her olayda sürekli güncellenen her düğüm için güncel bir dahili durum bellek vektörü tutar.
Genetik Algoritmalar (GA)
Popülasyon uygunluk yörüngeleri ve alel seçim sıklıkları nesiller boyunca görsel olarak izlenebilir.
Kovaryans Matrisi Uyarlamalı Evrim Stratejisi (CMA-ES)
Uyarlanmış kovaryans matrisi yerel amaç peyzajının ters Hessian matrisini doğrudan kurtarır.
Diferansiyel Evrim (DE)
Doğrudan vektör aritmetik mutasyonları adım boyutlarını aktif çözümlerin yayılımına kendiliğinden uyarlar.
Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO)
Parçacık yörünge kinematiği özellik uzayında fiziksel yörüngeler olarak doğrudan görselleştirilebilir.
