ثورة في قياس التشابه: الشبكات العصبية لتفرسكي

تقدم هذه الورقة بنية جديدة لشبكة عصبية تعتمد على تشابه تفرسكي، مما يتحدى الاستخدام السائد للمنتج القياسي أو تشابه جيب التمام في التعلم العميق. تحول هذه الورقة بشكل أنيق العمليات المنفصلة التقليدية لنموذج تفرسكي إلى دوال قابلة للاشتقاق، مما يسمح بالتدريب ضمن إطار التعلم العميق. تُظهر التجارب تحسينات كبيرة في الأداء في مجال التعرف على الصور ونماذج اللغة، بالإضافة إلى قابلية تفسير محسّنة، مما يسمح بتقديم تفسيرات بديهية لقرارات النموذج. تكمن الابتكار الرئيسي في دالة تشابه تفرسكي قابلة للاشتقاق تأخذ في الاعتبار كل من الميزات المشتركة والمميزة، مما يتوافق بشكل أفضل مع إدراك الإنسان للتشابه.