text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
نحن ندرس مشكلة استعادة المصفوفة مع ملاءمة غير معروفة: بالنظر إلى المصفوفة الملاحظة $M_o=[A،\tilde P B]$، حيث $\tilde P$ هي مصفوفة محولة غير معروفة، نستهدف استعادة المصفوفة الأساسية $M=[A،B]$. هذه المشكلة تظهر عادة في العديد من التطبيقات التي تستخدم بيانات متفرقة والموافقة بينها غير معروفة، على سبيل المثال، بسبب مخاوف ا... | arxiv | arabic |
تم دمج التدفقات الطبيعية والنماذج السلبية بنجاح لإنتاج نتائج حديثة في تقدير الكثافة ، عبر التدفقات السلبية المخفية (MAF) ، وتسريع التجميع الحديث على أساس WaveNet إلى 20x أسرع من الوقت الحقيقي ، عبر التدفقات السلبية المعاكسة (IAF). نحن نقوم بتوحيد وتعميم هذه النهج ، وبدل التحولات الوحيدة المتعلقة (شروطيا) من MAF / IAF ب... | arxiv | arabic |
يُقترح إطار جديد للتحسين القوي الاستوائي القائم على البيانات (DDSRO) للتحسين في ظل عدم اليقين باستخدام بيانات عدم اليقين متعددة الفئات المسموحة. غالبًا ما يتم جمع بيانات عدم اليقين في مجموعات بيانات كبيرة من ظروف مختلفة ، والتي يتم تشفيرها بواسطة علامات الفئة. | arxiv | arabic |
اكتشاف التمييز والوقاية / إزالة مهمة بشكل متزايد في تعدين البيانات. يهدف اكتشاف التمييز إلى الكشف عن الممارسات التمييزية على الصفة المحمية (مثل الجنس) من خلال تحليل مجموعة البيانات من سجلات القرارات التاريخية ، ويهدف منع التمييز إلى إزالة التمييز عن طريق تعديل البيانات المتحيزة قبل إجراء التحليل التنبؤي. | arxiv | arabic |
العديد من التطبيقات في العالم الحقيقي لإنترنت الأشياء (IoT) تستخدم خوارزميات التعلم الآلي (ML) لتحليل المعلومات المتسلسلة الزمنية التي يتم جمعها من قبل أجهزة الاستشعار المتصلة. ومع ذلك، فإن تحول التوزيع، وهو تحدي أساسي في ML القائمة على البيانات، ينشأ عندما يتم نشر نموذج على توزيع بيانات مختلفة عن بيانات التدريب ويمكن ... | arxiv | arabic |
نحن نقدم طريقة تفسيرية عالمية لتمييز مصادر الأخطاء في مهمة التنبؤ بالهستولوجيا من تصنيف الامتناع العميق القائم على شبكة العصبية المتعددة المهام (MTCNN) في العالم الحقيقي ، لتدوين الآلي لتقارير مرض السرطان من سجلات NCI-SEER. تم تدريب وتقييم تصنيفنا على 1.04 مليون عينة من العينات المشاركة يدويا ويقوم بتنبؤات متزايدة بموق... | arxiv | arabic |
يتم نشر شبكات عصبية تحديدية (NNs) بشكل متزايد في المجالات الحرجة للسلامة ، حيث تكون قياسات غير مؤكدة وقوية وكفاءة من عدم اليقين حاسمة. في هذه الورقة ، نقترح طريقة جديدة لتدريب NNs غير البايزية لتقدير هدف مستمر وكذلك الأدلة المرتبطة به من أجل تعلم عدم اليقين الحالي والمعروف. | arxiv | arabic |
توفر أساليب التفسيرات المضادة أداة مهمة في مجال {التعلم الآلي المفهوم}. ركزت التقدمات الأخيرة في هذا الاتجاه على نماذج التوزيع لتفسير مصنف عميق. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقدم مخططًا جديدًا للتوسيع التكيفي للميزات المتعددة للغاية لانتخاب الميزات على البيانات الكبيرة. لحل هذه المشكلة بفعالية، نقوم أولاً بإعادة صياغةها كمشكلة برمجة شبه لا نهائية متواصلة (SIP) ثم نقترح نموذجًا فعالًا. | arxiv | arabic |
أعلنت منظمة الصحة العالمية (WHO) عن COVID-19 باعتبارها وباءً عالميًا. يتم تحديد شدة انتشار المرض من قبل عوامل مختلفة مثل قدرة البلدان على رعاية الصحة والإغلاق القسري. | arxiv | arabic |
التحقق من النموذج الإحصائي هو فئة من الخوارزميات المتسلسلة التي يمكن التحقق من المواصفات ذات الاهتمام على مجموعة من الأنظمة المادية الإلكترونية (على سبيل المثال ، ما إذا كانت 99% من السيارات من مجموعة تلبي متطلبات بشأن كفاءة الطاقة الخاصة بها). هذه الخوارزميات تستدعي احتمال استيفاء المواصفات المحددة من قبل الأنظمة ذات ... | arxiv | arabic |
شبكات الأعصاب العميقة تقدم العديد من التطبيقات المحتملة عبر العلوم الجيولوجية ، على سبيل المثال ، يمكن للمرء أن يجادل بأنه هو أحدث طريقة للتنبؤ بالخطاء في مجموعات البيانات الزلزالية. في تدفقات عمل تصنيف الحاويات الكمية ، من الشائع دمج عدم اليقين في التنبؤات وبالتالي يجب أن توفر نماذج تحت الأرض هذه احتمالات مقياسية وعدم... | arxiv | arabic |
تقنية GPS قد أحدثت ثورة في طريقة تحديد المواقع والتنقل في الخارج. ومع ذلك، فإن سوء استقبال إشارات GPS في المباني يجعلها غير مناسبة للتحديد المواقع في الداخل. | arxiv | arabic |
شهد قبول تطبيقات وخدمات إنترنت الأشياء (IoT) زيادة هائلة في الاهتمام بالإنترنت. بدأت المنظمات في إنشاء أجهزة مختلفة على أساس إنترنت الأشياء تتراوح من أجهزة شخصية صغيرة مثل ساعة ذكية إلى شبكة كاملة من الشبكة الذكية ، والتعدين الذكي ، والتصنيع الذكي ، والسيارات ذاتية القيادة بدون سائق. | arxiv | arabic |
ندرس وضع التنبؤ مع المشورة الخبرية؛ يقوم المتعلم بإجراء التنبؤات عن طريق جمع مجموعة من الخبراء. في هذا الإطار، ولخيار صحيح لـ وظيفة الخسارة و "الخليط" الخوارزمية، من الممكن للمتعلم تحقيق ندم مستمر بغض النظر عن عدد جولات التنبؤ. | arxiv | arabic |
التنبؤات المرورية هي عنصر لا غنى عنه في التخطيط الحضري وإدارة المرور. ويعتمد تحقيق التنبؤات الدقيقة للاتصالات على القدرة على التقاط العلاقات المحتملة بين أجهزة الاستشعار المرورية. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض طريقة تحسين استوتشستية جديدة تستند إلى المصفوفة المعلوماتية فيشر (FIM) المنظمة ، تسمى SOFIM ، والتي يمكن استخدام FIM بفعالية لتقريب المصفوفة الهسسي لإيجاد تحديث تراجيع نيوتن في تحسين تراجيعية على نطاق واسع لنماذج التعلم الآلي. يمكن اعتبارها تغيرًا من انخفاض تراجيع طبيعي ، حيث يتم معالجة تحدي تخزين وتحسا... | arxiv | arabic |
وقد أظهرت نماذج اللغة الكبيرة قدرات استثنائية عبر المهام المختلفة ، ولكن تخصيصها يتطلب ذاكرة كبيرة ، مما يشكّل تحديات للبيئات المحدودة بالموارد. يوفر تحسين نظام زيروث (ZO) بديلاً فعالاً في الذاكرة عن طريق القضاء على الحاجة إلى الانتشار الخلفي. | arxiv | arabic |
تعتبر تعلم التوزيعات المعقدة تحديًا أساسيًا في التطبيقات المعاصرة. قدم شين ومينشاوزن (2024) الاندماج ، وهو نهج تولدي يعتمد على قواعد تسجيل النقاط التي تقوم بتخريط الضوضاء (ومع التغيرات ، إذا كانت متاحة) مباشرة إلى البيانات. | arxiv | arabic |
بالنسبة للعديد من خوارزميات التعلم الآلي، هناك افتراضين رئيسيين مطلوبين لضمان الأداء. الأول هو أن بيانات الاختبار يتم استخراجها من نفس التوزيع مع بيانات التدريب، والآخر هو أن النموذج محدد بشكل صحيح. | arxiv | arabic |
وقد أظهرت نماذج التوزيع المتفصّل (DDM) قدرة قوية على توليد أساليب البيانات المتفصّلة مثل النص والجزيئات. ومع ذلك، فإن تطبيقها العملي يعوق من خلال أخذ العينات غير فعال، مما يتطلب عددًا كبيرًا من خطوات أخذ العينات. | arxiv | arabic |
لعبت تصنيف غطاء الأرض دوراً هاماً في الاستشعار عن بعد لأنه يمكنه تحديد الأشياء بذكاء في صورة واحدة كبيرة من الاستشعار عن بعد لتقليل عمل البشر. ومع ذلك، تم تصميم العديد من طرق التصنيف على أساس ميزة البيكسل أو ميزة مساحية محدودة من صورة الاستشعار عن بعد، مما يحد من دقة التصنيف وعالمية طرقهم. | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة استخدام SciML للتنبؤ بحلول تدفقات السوائل عالية من ماخ على هندسيات غير منتظمة. في هذا الإعداد ، تكون البيانات محدودة ، لذلك من المرغوب في أن تعمل النماذج بشكل جيد في إعدادات البيانات المنخفضة. | arxiv | arabic |
أظهرت الشبكات العصبية الاصطناعية ، وخاصة النماذج الأخيرة القائمة على الانتشار ، تفوقًا ملحوظًا في نظم الألعاب والتحكم والقياس المالي ، حيث تكون مجموعات البيانات الخاصة بالمهام التدريبية عادةً ثابتة. ومع ذلك ، في التطبيقات في العالم الحقيقي ، مثل التحكم الروبوتي في التعلم التمهيدي (RL) ، تتغير المهام ، وتتأتي المهام الج... | arxiv | arabic |
وتحتفظ الشركات بمجموعات أكبر من البيانات الشخصية؛ وتزداد تكرار أو انتهاكات وتأثير الخصوصية المقابلة لذلك. أحد الطرق للتخفيف من هذا الخطر هو استخدام البيانات المجهولة، والحد من تعرض البيانات الفردية فقط إلى حيث تكون ضرورية مطلقا. | arxiv | arabic |
وقد تم البحث بشكل واسع في التعليم القوي (RL) لتعزيز تفاعل البشر والبيئة في مختلف المهام التي تركز على البشر ، بما في ذلك التعلم الإلكتروني والرعاية الصحية. نظرًا لأن نشر وتقييم السياسات عبر الإنترنت هو أمر كبير في هذه المهام ، فإن التقييم خارج السياسة (OPE) أمر بالغ الأهمية لتحقيق سياسات فعالة. | arxiv | arabic |
تصنيف النص هو مهمة تعيين المستندات النصية بشكل تلقائي على العلامات الصحيحة من مجموعة محددة مسبقا من الفئات. في مهام التصنيف الحقيقية (النص) ، غالبا ما يتم توزيع الملاحظات وتكاليف التصنيف الخاطئ بين الفئات - المعروفة باسم مشكلة عدم التوازن البيانات. | arxiv | arabic |
تعتبر معالجة بيانات السحابة النقطية المهيكلة بكفاءة مع الحفاظ على المعلومات المتعددة المستويات تحديًا رئيسيًا في جميع المجالات ، من الرسومات إلى النمذجة الذرية. باستخدام مجموعة بيانات مختارة من مواقع المجرات المحاكاة والخصائص ، تمثل كغيوم نقطة ، نقوم بمقارنة قدرة الشبكات العصبية الرسمية على التقاط بيئات التجميع المحلية... | arxiv | arabic |
في التعلم المعزز (RL) ، عند تحديد عملية اتخاذ القرار من ماركوف (MDP) ، يفترض ضمنيا أن ديناميكية البيئة ثابتة. هذا الافتراض من ثابتة ، مع تبسيطها ، قد يكون غير واقعي في العديد من السيناريوهات. | arxiv | arabic |
نُبني نموذجًا من الصفر من تحديد المعلومات المتعلقة بتشغيل المحولات المُتدربة مسبقاً (GPT) لحل مهام صنع القرارات المتسلسلة التي تنشأ في سياقات أبحاث العمليات وعلم الإدارة التي نسميها OMGPT. نُقترح أولاً إطارًا عامًا لنموذج التسلسل لتغطية العديد من مهام صنع القرارات التشغيلية كحالات خاصة، مثل التسعير الديناميكي وإدارة ال... | arxiv | arabic |
تقترح هذه الورقة تغيير النموذج للحوسبة العاطفية من خلال النظر إلى مهمة نمذجة التأثير كعملية تعلم تعزيز. وفقا لإطارنا المقترح ، فإن السياق (البيئة) وفعال العميل يحدد التمثيل المشترك الذي يتربط السلوك والتأثير. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض Smote القائمة على البقايا (RSmote) ، وهي تقنية اختبارية محلية قابلة للتعقب مبدعة مصممة لتحسين أداء الشبكات العصبية المعلوماتية عن الفيزياء (PINNs) من خلال استراتيجيات التعلم غير المتوازنة. تقليديات اختبار العينات القائمة على البقايا، على الرغم من أنها فعالة في تعزيز دقة PINN، غالبا ما تكافح مع الكفاءة و... | arxiv | arabic |
نحن نصف خوارزمية تعلم جديدة تستند إلى مثال تسمى خوارزمية الغابة الحدودي (BF) ، والتي يمكن استخدامها للتعلم المشرف عليه وغير المشرف عليه. يقوم خوارزمية بناء غابة من الأشجار التي تخزن عقداتها أمثلة رأيناها من قبل. | arxiv | arabic |
يصف هذا الوثيقة خوارزمية جديدة للتعلم التي تصنف الحالات بدلاً من الحالات الفردية. يتم وضع علامة على الحالة الإيجابية إذا كانت تحتوي على حالة إيجابية واحدة على الأقل (التي قد تكون محددة أو لا تكون محددة) ، والسلبية خلاف ذلك. | arxiv | arabic |
تقوم نماذج الأساس بتضغط كمية كبيرة من المعلومات في شبكة عصبية واحدة كبيرة، والتي يمكن بعد ذلك استفسارها للمهام الفردية. هناك مواجهات قوية بين هذا الإطار الواسع النطاق وخوارزم التعلم التعزيزية المشتركة في الاتجاه الخارجي: يتم تدريب وظيفة القيمة العالمية على عدد كبير من الأهداف، وتتم تقييم السياسة على هدف واحد في كل حلقة... | arxiv | arabic |
تقنيات القيادة على البيانات لديها إمكانات كبيرة لتحويل وتسريع العلوم الكيميائية. ومع ذلك، فإن العلوم الكيميائية تشكل أيضا التحدي الفريد لمجموعات بيانات متنوعة جداً، صغيرة، غير واضحة يصعب الاستفادة منها بالكامل في نهج التعلم الآلي التقليدي. | arxiv | arabic |
تم استخدام شبكات العصبية العميقة بنجاح في مجالات ناشئة متنوعة لحل مشاكل عالمية معقدة مع مع معمارات التعلم العميقة القديمة ، التي يتم تطويرها حتى الآن. لتحقيق هذه الأداءات الحديثة ، تستخدم معمارات DL وظائف التفعيل (AFs) ، لتنفيذ حسابات متنوعة بين الطبقات الخفية والطبقات المخرجة لأي معمارة DL معينة. | arxiv | arabic |
ظهرت الحاجة الواضحة للكشف عن الاختلافات الآلية المطبقة على اختبارات السيارات مع إيلاء المزيد والمزيد من الاهتمام للبيانات المسجلة وتقييم اليدوي بواسطة البشر يصل إلى قدرته. هذه البيانات في العالم الحقيقي ضخمة ومتنوعة ومتعددة المتغيرات والزمنية في الطبيعة ، وبالتالي تتطلب نمذجة سلوك الاختبار. | arxiv | arabic |
أظهرت الأعمال الأخيرة حول التعلم الخالي من الانتشار الخلفي أنه من الممكن استخدام التمييز الآلي في الوضع الأمامي (AD) لتنفيذ التحسين على النماذج المميزة. يتطلب AD في الوضع الأمامي أخذ عينات من متجه متجه للقيام بكل عملية إقلاع إلى الأمام للنموذج. | arxiv | arabic |
شبكات الأعصاب العميقة (DNNs) هي قوة ثورية في ثورة المعلومات الجارية، ومع ذلك لا تزال خصائصها الجوهرية لغزًا. على وجه الخصوص، من المعروف على نطاق واسع أن DNNs حساسة للغاية للضوضاء، سواء كانت معادية أو عشوائية. | arxiv | arabic |
آدم هو واحد من أكثر خوارزميات التحسين شعبية في التعلم العميق. ومع ذلك، من المعروف أن آدم لا يتقارب في النظرية ما لم يختار المعيار المضاد، أي $\beta_2$، بطريقة تعتمد على المشكلة. | arxiv | arabic |
تحسين بايزيان (BO) هو طريقة فعالة للعثور على أفضل وظائف الصندوق الأسود العالمي. تم تطبيق BO مؤخراً على البحث في الهندسة المعمارية العصبية ويعرض أداء أفضل من الاستراتيجيات التطورية النقية. | arxiv | arabic |
كان التطور السريع لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) محورًا في تقدم الذكاء الاصطناعي ، حيث يمكن للماذج LLM المتدربة مسبقاً التكيف مع المهام المتعددة في الأسفل من خلال التنسيق الدقيق. يزيد التعلم المشترك (FL) من تعزيز التنسيق الدقيق بطريقة مدركة للخصوصية من خلال استخدام العملاء البيانات المحلية من خلال الحوسبة في الموقع ، مما ... | arxiv | arabic |
يشكّل توسيع مستويات أساليب التعلم العميق للتعزيز التحدي الكبير. بعد التطورات في النمذجة التوليدية، تعتبر النمذجة القائمة على النموذج RL نفسها منافسة قوية. | arxiv | arabic |
تتطلب مجموعات البيانات متعددة الطرق، مثل جسم الصور المزدوجة ومقطوعات النص، أساليب تحليل تتجاوز مكونات عرض واحد ونماذج الموضوع. بالنسبة للملاحظات المستمرة، يعتمد النهج السائد الحالي على امتدادات تحليل التواصل القنوني، وتحويلها إلى مكونات مشتركة بين الطرق المختلفة والخاصة لكل منها. | arxiv | arabic |
ديناميكية انتشار المعلومات داخل الرسوم البيانية هي قضية مفتوحة حرجة تؤثر بشكل كبير على تعلم تمثيل الرسوم البيانية ، خاصة عند النظر في التنشر على نطاق طويل. وهذا يتطلب نهجًا مبدئيًا يتحكم ويحكم درجة انتشار وتشويش المعلومات في جميع أنحاء التدفق العصبي. | arxiv | arabic |
توفر نماذج الصندوق الأسود فقط نتائج لمهام التعلم العميق ، ولا توجد تفاصيل معلومية حول كيفية حصول هذه النتائج. معرفة كيفية ارتباط متغيرات المدخلات بالمخرجات ، بالإضافة إلى السبب في ارتباطها ، يمكن أن يكون من الأهمية في ترجمة التنبؤات إلى تجارب المختبر ، أو الدفاع عن التنبؤات النموذجية تحت الفحص. | arxiv | arabic |
النماذج الاستوكاسية مثل النماذج الكبيرة، والزمنية الفضائية، والعمر المهيكلة للأوبئة مكلفة من الناحية الحسابية عند الحل الدقيق. في حين أن النماذج المستبدلة العميقة يمكن أن تسريع على النماذج، فإن القيام بذلك بالنسبة للمناظر الاستوكاسية ومع نهج التعلم النشط هو مجال لم يتم استكشافه. | arxiv | arabic |
يقدم هذا الورق توسيع فكرة مشاركة الطيف في شبكات المركبات إلى شبكة المركبات المتعددة الأصل (HetVNET) على أساس التعلم المتعدد العاملين. هنا، تستخدم روابط المركبات المتعددة من المركبات إلى المركبات (V2V) إعادة استخدام الطيف من المركبات الأخرى إلى الواجهة (V2I) وكذلك تلك من الشبكات الأخرى. | arxiv | arabic |
وقد أثبتت التعلم من ردود الفعل البشرية أنه نهج مفيد في اكتساب وظائف مكافأة الروبوت. ومع ذلك، غالباً ما يفترض أن ردود الفعل الخبراء تستخرج من وظيفة مكافأة واحدة غير موحدة أساسية. | arxiv | arabic |
للمساعدة في تطوير طرق التعلم الآلي لتصنيف الآلي للبيانات الطيفية، قمنا بإنشاء مجموعة بيانات اصطناعية عالمية يمكن استخدامها للتحقق من النموذج. يحتوي هذا المجموعة على الطيفات الاصطناعية المصممة لتمثيل القياسات التجريبية من تقنيات تشمل الانقسام بالأشعة السينية، والرنين المغناطيسي النووي، وتابعة الطيفية رامان. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض خوارزمية جديدة للإستستنتاج التحولي في MRFs من الطراز العالي، حيث يتم تحديد الطاقات الوحيدة بواسطة مصنف متغير. يتم طرح المهمة المعتبرة كمشكلة تحسين مشتركة في معايير المصنف المتواصل ومعايير اللقب المفردة. | arxiv | arabic |
شبكات العصبية الرسمية (GNNs) هي إطار فعال لتعلم التمثيل للجرافات. تتبع GNNs مخطط تجميع الحي ، حيث يتم حساب متجه التمثيل للعقدة عن طريق تجميع وتحويل متجهات التمثيل من العقدة المجاورة. | arxiv | arabic |
أصبحت نماذج اللغة القائمة على المحول في كل مكان في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بسبب أدائها المدهشة في مختلف المهام. ومع ذلك ، فإن التدريب المكلف بالإضافة إلى الاستنتاج لا يزال عائقًا كبيرًا في تطبيقها على نطاق واسع. | arxiv | arabic |
تم استخدام ترجمة الصور مع شبكات عصبية مغلقة مؤخراً كنهج للكشف عن التغيير متعدد الطرق. تم تدريب الأنظمة الحالية على الشبكات من خلال استغلال المعلومات المراقبة لمنطقة التغيير، والتي ليست متوفرة دائمًا. | arxiv | arabic |
لا يزال الاستكشاف في التعلم المعزز (RL) صعباً ، خاصة في إعدادات مكافأة نادرة. في حين أن نماذج الأساس تمتلك سابقات معنوية قوية ، إلا أن قدراتها كعاملين استكشاف صفر في مقارنات RL الكلاسيكية لا يتم فهمها بشكل جيد. | arxiv | arabic |
غالبًا ما تتعرض الشبكات العصبية لضرب مع مجموعات بيانات جدولية ذات أبعاد عالية ولكن صغيرة بحجم العينات. أحد الأسباب هو أن طرق البدء في الوزن الحالية تتخذ استقلالًا بين الوزنين ، والتي يمكن أن تكون مشكلة عندما لا توجد عينات كافية لتقدير معايير النموذج بدقة. | arxiv | arabic |
يُقود تخصيص الرسومات الجوائز لشراء العملاء ويزيد من الإيرادات. ومع ذلك، فإنه يقدم تنافسًا أساسيًا بين استغلال السياسة الأمثل الحالية لتحقيق أقصى قدر من الإيرادات الفورية واستكشاف السياسات البديلة لجمع البيانات لتحسين السياسات المستقبلية عن طريق تقييم خارج السياسة. | arxiv | arabic |
إيجاد التكوين الأمثل للعلمات في ResNet هو مشكلة تقليل غير متواصلة، ولكن أساليب النظام الأول لا تزال تجد الإيجابية العالمية في النظام المفرط. نحن ندرس هذه الظاهرة مع تحليل الميدان المتوسط، عن طريق ترجمة عملية تدريب ResNet إلى معادلة التدفق الجزئي التفاضلي (PDE) وتحقيق خصائص التقارب لهذه العملية الحددية. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض أداء مصنف تم بناؤه باستخدام خوارزمية التجميعC في تسع مجموعات بيانات مختلفة. يتم إنشاء كل مجموعة بيانات باستخدام تقنية أخذ العينات المطبقة على مجموعة البيانات الأصلية غير المتوازنة. | arxiv | arabic |
في التعليم المعزز (RL) ، يهدف العاملون إلى تعظيم المكافآت التراكمية في بيئة معينة. أثناء عملية التعلم، يواجه عملاء RL معضلة الاستغلال والاستكشاف: الاستفادة من المعرفة القائمة لاكتساب المكافآت أو البحث عن تلك التي قد تكون أعلى. | arxiv | arabic |
يتطلب التطور المستمر لتكنولوجيا القيادة الذاتية نماذج تتبع السيارات التي يمكن أن تتكيف مع بيئات حركة المرور المتنوعة والديناميكية. غالباً ما تعاني نماذج تقليدية تستند إلى التعلم من تدهور الأداء عند مواجهة أنماط حركة المرور غير المرئية بسبب عدم وجود قدرات التعلم المستمرة. | arxiv | arabic |
نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالخصائص الجزيئية تعتمد عموما على التمثيلات - مثل سلسلة SMILES والرسومات الجزيئية - التي تتجاهل الظواهر السطحية المحلية التي تدفع السلوك الجزيئي. غالبا ما تقلل النهج القائم على 3D من تفاصيل السطح أو يتطلب حسابيا مكلفة SE(3) - معادلات الهندسة لتدبير التباين الفضائي. | arxiv | arabic |
على مدى العقد الماضي ، نمت علوم البيانات والتعلم الآلي من شكل فني غامض إلى أداة أساسية في مجموعة متنوعة من المجالات في المجتمع الأكاديمي والشركات والحكومة. في هذه الورقة ، نقوم بتقديم مفهوم تحسين الأنابيب القائمة على الأشجار لتلقيع أحد أكثر الأجزاء المملة من تعلم الآلة -- تصميم الأنابيب. | arxiv | arabic |
الصمود في وضع ضجيج هو خاصية حاسمة للمصنفين الضعفاء المراقبة الذين تدربوا على مجموعات بيانات ضخمة. الصمود في وضع ضجيج هو خاصية حاسمة للمصنفين الضعفاء المراقبة الذين تدربوا على مجموعات بيانات ضخمة. | arxiv | arabic |
تعاملية خارج التوزيع (OOD) أمر حاسم لنماذج التعلم الآلي المنشورة في العالم الحقيقي. ومع ذلك، يمكن أن يكون تحقيق هذا تحدياً أساسياً، حيث يتطلب القدرة على تعلم الميزات غير المتغيرة عبر مجالات أو بيئات مختلفة. | arxiv | arabic |
تقدم هذه الورقة خوارزمية مسارقة دقيقة من خلال الكمية المحددة تسمى خوارزمية الكمية المحددة المحددة المحددة المحددة، والتي تستخدم الكرة لوصف مجموعة، مع التركيز على تقليل حساب المسافة بين النقاط المركزية. يمكن لـ كمية المحددة المحددة أن تجد بشكل دقيق مجموعات الجيران لكل مجموعة مما يؤدي إلى حسابات المسافة فقط بين نقطة ومجم... | arxiv | arabic |
يدرس العمل النظري الأخير التعلم التمويلي الفعال على نحو نموذجي بشكل واسع في إعدادين: التعلم التفاعلي في البيئة (RL على الإنترنت) ، أو التعلم من مجموعة بيانات خارج الإنترنت (RL خارج الإنترنت). ومع ذلك، فإن الخوارزميات والنظريات الحالية للتعلم السياسات القريبة من الإيجابية في هذه الإعدادين مختلفة إلى حد ما ومتفصلة. | arxiv | arabic |
في توقعات سلسلة زمنية واسعة النطاق، غالبا ما يواجه المرء حالة حيث أن الأنماط الزمنية من سلسلة زمنية، بينما يتنحدر عبر الزمن، تختلف عن بعضها البعض في مجموعة بيانات واحدة. في هذه الورقة، نظهر على الأرجح تحت هذا التعدد، تدريب نموذج توقعات مع المكافآت المستخدمة بشكل شائع (مثل SGD) يعاني من اختلاف كبير في تقدير التدفق، وبال... | arxiv | arabic |
تعديل النطاقات غير المشرف عليها هو وسيلة موهبة لتعميم النماذج العميقة إلى النطاقات الجديدة. ومع ذلك، فإن الأدب الحالي يفترض أن توزيع اللقب غير متغير على النطاقات وتقوم بتحديد توزيعات الميزات فقط أو العكس. | arxiv | arabic |
تقدم هذه الورقة خوارزمية تعتمد على سلسلة من الشبكات العصبية الكثيفة والعميقة لاسترداد المياه المجهرية السلبية من الأمطار. تتعلم الشبكات العصبية من تناظير درجات الحرارة من درجات الحرارة من جهاز قياس الأمطار العالمية (GPM) الصورة المجهرية المجهرية (GMI) مع عمليات الاسترداد المهبلة من رادار الأمطار المزدوج التردد (DPR) عل... | arxiv | arabic |
يحتوي التعلم العميق (DL) على إمكانية تحسين التعلم الآلي في المجتمعات العلمية والعيرية. ومع ذلك، هناك حاجة إلى خبرة أكبر لتطوير خوارزميات DL، وتعوق اختلاف التنفيذات قابلية لاعادة التنظيم وتقليلها ونشرها. | arxiv | arabic |
تعرض نماذج شبكة عصبية كبيرة تحدياً كبيراً للاتصالات للتراجع المتوفر في التقديرات الدماغية (SGD) ، مع تعقيد الاتصالات من O(n) لكل عامل لنموذج من n المعلمات. تم اقتراح العديد من تقنيات التنقل والقياس الكمي للضغط على التراجعات ، بعضها يقلل من تعقيد الاتصالات إلى O(k) ، حيث k <<n. | arxiv | arabic |
يستخدم مجال هندسة العمليات بشكل واسع مخططات تدفق العمليات (PFDs) ومخططات العمليات والأدوات (P&IDs) لتمثيل تدفقات العمليات وتكوينات المعدات. ومع ذلك ، يمكن أن تحتوي P&IDs و PFDs ، التي تُسمى فيما بعد "مجموعات تدفق"، على أخطاء تسبب مخاطر السلامة والتشغيل غير الفعال والإنفاقيات غير الضرورية. | arxiv | arabic |
ونحن نعتبر نظامًا للتعلم يعتمد على قاعدة الوزن المتضاعف التقليدية (MW) التي تجمع بين نصائح الخبراء للتنبؤ بتتبع نتائج حقيقية. يفترض أن أحد الخبراء هو ضار ويهدف إلى فرض أقصى خسارة على النظام. | arxiv | arabic |
يهدف التعلم الكلاسيكي للتعزيز (RL) إلى تحسين المكافأة التراكمية المتوقعة. في هذا العمل، ندرس إعداد RL حيث الهدف هو تحسين الكمية من المكافأة التراكمية. | arxiv | arabic |
يسرع Deep AndersoNN الذكاء الاصطناعي من خلال استغلال الحد المستمر حيث يقترب عدد الطبقات الصريحة في شبكة عصبية من اللانهاية ويمكن أن تؤخذ كطبقة ضمنية واحدة ، تعرف باسم نموذج التوازن العميق. يقلل حل معايير نموذج التوازن العميق إلى مشكلة تكرار النقطة الثابتة غير الخطية ، مما يسمح باستخدام حلولات التكرار المتجهة إلى المتجه... | arxiv | arabic |
أصبحت الهجمات الخلفية تهديدا كبيرا للتدريب المسبق ونشر الشبكات العصبية العميقة (DNNs). على الرغم من اقتراح العديد من الطرق للكشف عن الهجمات الخلفية والحد منها، إلا أن معظمها يعتمد على تحديد وإزالة المقصورة ``34; التي يخلقها الباب الخلفي، والتي تربط فئة مصدر محددة بفئة هدفا. | arxiv | arabic |
بعض المهام الأكثر أهمية تحدث في بيئات لا توجد فيها محاكاة رخيصة ومثالية، مما يعيق تطبيق تعلم التعزيز الخالي من النموذج (RL). في حين أن RL القائم على النموذج يهدف إلى تعلم نموذج ديناميكي، في حالة أكثر عمومية لا يعرف المتعلم في المقام الأول ما هو مساحة العمل. | arxiv | arabic |
بالنسبة للتعلم الموزع بين المستخدمين التعاونيين، تقوم هذه الورقة بتطوير وتحليل مخطط كفء للتواصل للتعلم المشترك (FL) عبر الهواء، الذي يدمج استشعار الضغط 1-بيت (CS) في إرسالات التجميع التناظر. لتسهيل تحسين معايير التصميم، نقوم بتحليل فعالية الخطة المقترحة من خلال استنباط تعبير في شكل مغلق لمتوقع معدل التقارب من FL عبر ال... | arxiv | arabic |
وقد أظهرت نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مثل ChatGPT قدرات ملحوظة في إنتاج نص يشبه الإنسان. ومع ذلك، من غير الواضح كيفية دقة هذه النماذج تدمير المفاهيم التي تشكل الفكر والسلوك البشري. | arxiv | arabic |
الأطر المعدنية العضوية (MOFs) هي مواد ذات درجة عالية من الشفرة التي يمكن استخدامها للتطبيقات في تخزين الطاقة، وتحلية المياه، وتخزين الغاز، وفصل الغاز. ومع ذلك، فإن المساحة الكيميائية لـ MOFs قريبة من حجم لا نهاية له بسبب مجموعة كبيرة من مزيجات محتملة من كتلة البناء والتوبولوجيا. | arxiv | arabic |
مع تزايد إشراف أنظمة الذكاء الاصطناعي على القرارات ذات المخاطر العالية عبر القطاعات، أصبحت الشفافية أساسية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول والموثوق به. باستخدام دورنا كمركز رائد في دفع أبحاث الذكاء الاصطناعي وتمكين تبني الصناعة، نقدم رؤى رئيسية والدروس المتعلمة من تطبيقات التفسير العملي عبر مختلف المجالات. | arxiv | arabic |
تعتبر التنبؤ بالانضمام المضيء في المكاتب المفتوحة مشكلة صعبة. على الرغم من وجود أبحاث النضارة لأكثر من 50 عامًا، إلا أن جميع قياسات النضارة الحالية لها قيود على دقة، خاصة في المكاتب المفتوحة ذات مستويات ضوء منخفضة. | arxiv | arabic |
لاحظت دراسات حديثة للتعميم في التعلم العميق اتجاهًا محيرةً: دقة النماذج على توزيع واحد للبيانات هي وظائف خطية تقريبًا للدقة على توزيع آخر. نفسّر هذا الاتجاه تحت افتراض بديهي على شبيهة النماذج، والذي تم التحقق منه تجريبياً في العمل السابق. | arxiv | arabic |
نقترح نموذجًا جديدًا يعتمد على الشبكات العصبية العميقة وتخفيف SAX لتعلم تمثيل سلسلة زمنية متعددة المتغيرات. تستغل الشبكات العصبية العصبية بشكل كامل ميزة التعبير القوي لشبكات الأعصاب العميقة في طريقة التعلم غير المشرف عليها. | arxiv | arabic |
نظراً لارتفاع تكاليف الاتصال العامة عند تدريب نماذج التعلم الآلي في بيئة مُوزعة، فإن الخوارزميات الحديثة تعتمد دائمًا على ضغط الاتصال الخسري. ومع ذلك، عندما لا يتم معالجته، تتكاثر الأخطاء الناجمة عن الضغط، ويمكن أن تؤدي إلى سلوك غير مستقرة جدًا، بما في ذلك الانحراف المتعرض. | arxiv | arabic |
البحث الرعاسي هو صناعة مليارات الدولارات وتشكل مصدرًا رئيسيًا للإيرادات لمحركات البحث. تشكل تقدير النقر عبر المعدل (CTR) دورًا حاسمًا في اختيار الإعلانات، وتؤثر بشكل كبير على إيرادات الإيرادات، وحركة المرور الإعلانية وخبرة المستخدم. | arxiv | arabic |
نقترح طريقة جديدة لحساب صلابة نقطية دقيقة للشبكات العصبية العميقة لجميع المعايير الملتوية $\ell_p$. يقوم خوارزميتنا ، GeoCert ، بإيجاد أكبر كرة $\ell_p$ مركزة في نقطة مدخل $x_0$ ، حيث تظل فئة الخروج من شبكة عصبية معينة مع عدم خطية ReLU غير متغيرة. | arxiv | arabic |
يسمح تحديد المتغيرات المسؤولة عن التغييرات في النظام البيولوجي بتطبيقات في اكتشاف الأهداف الدوائية والهندسة الخلية. بالنظر إلى مجموعة بيانات مراقبة وتدخلية، الهدف هو عزل مجموعة فرعية من المتغيرات الملاحظة التي كانت أهداف التدخل. | arxiv | arabic |
يعتبر اعتبار تقدير عدم اليقين للشبكات العصبية الحديثة (NNs) أحد أهم الخطوات نحو نشر أنظمة التعلم الآلي في تطبيقات واقعية ذات مغزى مثل الطب والتمويل أو الأنظمة المستقلة. في الوقت الحالي، تشكل مجموعات من مختلف NNs حالة الفن في كل من دقة وتقدير عدم اليقين في المهام المختلفة. | arxiv | arabic |
يتطلب إجراء تدريب النموذج العميق مجموعات بيانات واسعة النطاق من البيانات الملاحظة. بسبب صعوبة ملاحظة عدد كبير من العينات، ضجيج اللوحة الناجمة عن ملاحظات غير صحيحة أمر لا مفر منه، مما يؤدي إلى انخفاض أداء النموذج وتعميم النموذج السيئ. | arxiv | arabic |
في حين أن الشبكات العصبية الرسمية المشهورة تنتج تمثيلات فعالة للعقدات الفردية من الرسم البياني ، كان هناك نجاح أقل نسبيا في توسيع مهمة تعلم التشابه الرسم البياني. وقد اعتبر العمل الأخير على تعلم التشابه الرسم البياني إما تفاعلات الرسم البياني على المستوى العالمي أو تفاعلات العقدة-العقدة على المستوى المنخفض ، ومع ذلك تج... | arxiv | arabic |
شبكات التدفق التوليدية (GFlowNets) هي عائلة من النماذج التوليدية التي تتعلم لنموذج الأشياء من توزيع احتمال معين ، وربما معروف حتى ثابت التطبيع. بدلاً من العمل في مساحة الكائنات ، تقوم شبكات GFlowNets بالعمل عن طريق أخذ العينات في بيئة رسمية مستمرة بشكل مناسب ، تعتمد إلى حد كبير على أزرارية الرسم البياني. | arxiv | arabic |
ظهر التعلم المشترك (FL) كبديل بارز لمنهج التعلم المركزي التقليدي. بشكل عام ، FL هو نهج لامركزي يسمح بالتدريب التعاوني لنماذج التعلم الآلي (ML) عبر عدة عقد محلية ، مما يضمن خصوصية البيانات والأمن مع الاستفادة من مجموعات البيانات المتنوعة. | arxiv | arabic |
أصبح التعلم المُعزز (RL) حجر الزاوية في تطوير نماذج اللغة المُتدربة مسبقاً على نطاق واسع. اعتمدت الأجيال المتتالية، بما في ذلك سلسلة GPT-o، DeepSeek-R1، Kimi-K1.5، Grok 4، و GLM-4.5، على تدريب RL على نطاق واسع لتعزيز قدرات التفكير والترميز. | arxiv | arabic |
يقدم التباين المتعدد في مجموعة البيانات تحيزات مجال كبيرة تؤدي إلى تخفيض التعميم بشكل أساسي على نماذج مؤسسة سلسلة الوقت (TSFMs) ، ومع ذلك لا يزال هذا التحدي غير مستكشف. هذه الورقة تعيد النظر في تطوير TSFMs باستخدام نموذج التعلم المشترك. | arxiv | arabic |
تفترض النهج التقليدي لتعلم بنية شبكة بايز عادةً وجود تنظيمية قليلة في بنية الرسم البياني بخلاف الرقمية. ومع ذلك، في العديد من الحالات، نتوقع المزيد من المنهجية: غالبًا ما يتم تجميع المتغيرات في أنظمة العالم الحقيقي إلى فئات تتوقع أنواع الاعتمادات الاحتمالية التي تشارك فيها. | arxiv | arabic |
وقد أدى التعلم النقلي --- نقل المعرفة المتعلقة --- إلى تغيير نموذج في طريقة تدريب النماذج. وقد أظهرت الفوائد المربحة من تحسين الدقة وتقليل وقت التدريب وعدم المبالغ في نموذج التدريب مع موارد الحوسبة المحدودة ونماذج تدريبية أقل. | arxiv | arabic |
إكمال المصفوفات الصلبة (RMC) هي أداة تعلم الآلة المستخدمة على نطاق واسع التي تتعامل في وقت واحد مع قضيتين حاسمة في تحليل البيانات منخفضة المستوى: إدخالات البيانات المفقودة والقياسات المتطرفة. يقدم هذا الورق نهجًا جديدًا غير متواصل قابلا للتعلم والذي يمكن تعلمه ، يطلق عليه إكمال المصفوفات الصلبة المتعلمة (LRMC) ، لمشاكل... | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.