پروژه هوش مصنوعی با متلب یا پایتون

روش AdaFS  معرفی شده توسط مقاله شامل سه بخش اساسی است: 1 (پیش‌پردازش داده‌های ورودی (Embedding): در این بخش، داده‌های ورودی تحت فرآیند پیش‌پردازش قرار می‌گیرند. این فرآیند شامل سه مرحله اصلی است. \*باینری‌سازی داده‌ها :تبدیل ورودی‌ها به مقادیر صفر و یک. \*فشرده‌سازی داده‌ها :کاهش حجم داده‌ها برای افزایش سرعت پردازش. \*نرمال‌سازی داده‌ها :همسان‌سازی مقادیر ورودی با استفاده از روش BatchNorm. این مراحل به بهینه‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای مراحل بعدی کمک شایانی می‌کنند. 2 (کنترلر (Controller): کنترلر وظیفه تعیین وزن ویژگی‌ها را بر عهده دارد و این بخش شامل دو مرحله اصلی است. \*در مرحله   AdaSoft، ویژگی‌ها با استفاده از مدل یادگیری عمیق (Multilayer Perceptron - MLP) و تابع Softmax وزن‌دهی می‌شوند تا اهمیت هر ویژگی در فرآیند توصیه مشخص گردد.  \*سپس، در مرحله   AdaHard، با استفاده از روش k-maxPooling، تعدادی از ویژگی‌ها که بیشترین وزن را دارند، انتخاب و به مرحله بعدی منتقل می‌شوند. 3) سیستم توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق:    ویژگی‌های انتخاب‌شده در مرحله کنترلر، به سیستم توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق ارسال می‌شوند. در روش  AdaFS، از مدل MLP برای این منظور استفاده شده است تا توصیه‌ها و پیش‌بینی‌های نهایی به کاربر ارائه شوند.