text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
يظهر التعلم القائم على المستويات في الشبكات العصبية متعددة الطبقات عددًا من الميزات المذهلة. على وجه الخصوص، فإن معدل انخفاض المخاطر التجريبية غير متناغم حتى بعد متوسطها على مجموعات كبيرة. | arxiv | arabic |
تعتمد النماذج المهيمنة للتنبؤ بالفيديو على نماذج انتقالية غير شفافة لا يتم فيها إستنتاج معادلات الحركة ولا الكميات الفيزيائية الأساسية للنظام بسهولة. معادلات الحركة ، كما هو محدد من قبل قانون نيوتن الثاني ، تصف تطور الوقت لحالة النظام المادي وبالتالي يمكن تطبيقها نحو تحديد حالات النظام المستقبلية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة ميزات التعلم من خلال الإشراف الذاتي التي يمكن تعميمها على رسومات متعددة. تحدّد الإشراف الذاتي على الرسومات الحديثة التدريب على رسومة واحدة فقط، مما يؤدي إلى نماذج محددة للرسومات التي لا تتوافق مع رسومات مختلفة ولكن ذات صلة. | arxiv | arabic |
نقترح نهجاً عاماً لاكتشاف استراتيجيات التعلم النشط (AL) من البيانات. هذه الاستراتيجيات قابلة للتحويل من مجال إلى آخر ويمكن استخدامها جنباً إلى جنب مع العديد من نماذج التعلم الآلي. | arxiv | arabic |
يهدف هذا التقرير الفني إلى تحديد إطار رسمي للتقييم الكمي على مستوى الشبكة العصبية العميقة (DNN) ، مع التركيز على وجه الخصوص على المشاكل المتعلقة بالتنفيذ النهائي. كما يعمل كوثيقة لإطار NEMO (تقليل العصبية لـ pytOrch). | arxiv | arabic |
يزداد عدد أجهزة إنترنت الأشياء والإستخدام لها لمراقبة تشغيل الآلات والمعدات اهتمامها بتلك ال خوارزميات التي تُشغّل في أجهزة الكشف عن الخلل. ومع ذلك، فإن الصعوبة هي قيود الموارد الحاسوبية والذاكرة المتاحة على الأجهزة. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تطوير شبكة عصبية ذات طبقتين حيث يقوم نموذج العصبية بحساب وظيفة تشابه محددة من قبل المستخدم بين المدخلات والوزن. يتم تشكيل وظيفة نقل العصبية عن طريق تكوين وظيفة لوجستية معتمدة مع متوسط تشابهات وزن المدخل الجزئي. | arxiv | arabic |
أظهرت الأبحاث الأخيرة (<a href="https://arxiv.org/abs/2310.11453" data-arxiv-id="2310.11453" class="link-https">arXiv:2310.11453</a> ، <a href="https://arxiv.org/abs/2402.17764" data-arxiv-id="2402.17764" class="link-https">arXiv:2402.17764</a>) شبكات المحول الثنائي والثلاثي كطريقة لتقليل الذاكرة وتحسين سرعة الإستنتاج ... | arxiv | arabic |
حل المشاكل العكسية مع الشبكات العصبية يستفيد من ضمانات نظرية قليلة جدا عندما يتعلق الأمر بضمانات الاسترداد. نحن نقدم في هذا العمل ضمانات التقارب والإسترداد للشبكات العصبية ذاتية الإشراف المطبقة على المشاكل العكسية ، مثل Deep Image / Inverse Prior ، وتدرب مع السخرية التي تحتوي على ضغطات متدفقة و هندسية تدفع من هيسيان. | arxiv | arabic |
يقدم اختيار النموذج في التعلم المشرف ضمانات بلا تكلفة كما لو كان نموذج الذي يوازن التحيز والاختلاف بشكل أفضل معروفًا من قبل. نحن ندرس جدوى ضمانات مماثلة للتقليل التراكمي للندم في إعداد القضيب السياسي الاستوكاستي. | arxiv | arabic |
تعد التجميع في سلسلة الزمن بالكشف عن أنماط هيكلية مخفية في البيانات مع تطبيقات عبر الرعاية الصحية والمالية والأنظمة الصناعية والمنطاقات الحرجة الأخرى. ومع ذلك ، بدون معلومات حقيقة أرضية معتمدة ، لا يمكن للباحثين تقييم جودة التجميع بشكل موضوعي أو تحديد ما إذا كانت النتائج السيئة تنبع من بنيات غائبة في البيانات أو قيود خ... | arxiv | arabic |
تستخدم الشبكات العصبية العميقة على نطاق واسع للتقريب من الوظائف غير الخطية مع تطبيقات تتراوح من رؤية الكمبيوتر إلى التحكم. على الرغم من أن هذه الشبكات تنطوي على تركيب عمليات حسابية بسيطة ، إلا أنه يمكن أن يكون من الصعب للغاية التحقق من ما إذا كانت شبكة معينة تلبي بعض خصائص المدخل والخروج. | arxiv | arabic |
تعتبر الأمطار القمار الصناعي غير الكاملة تحديًا كبيرًا في المراقبة العالمية. على سبيل المثال ، تعاني خريطة الأمطار العالمية القمار الصناعية (GSMaP) من JAXA من مناطق مفقودة كبيرة بسبب الخصائص المدارية للقمر الصناعي التي لديها أجهزة استشعار الميكروويف ، وغالبا ما تؤدي طرق التقاطع الحالية لها إلى عدم استمرارية فضائية. | arxiv | arabic |
يتطلب التعلم المستمر طوال الحياة من وكيل أو نموذج أن يتعلم العديد من المهام المتسلسلة، بناءً على المعرفة السابقة دون أن ينسىها بشكل كارثي. تم الكثير من العمل من أجل منع التوجه الافتراضي لنماذج التعلم الآلي أن تنسى بشكل كارثي، ومع ذلك يتضمن كل هذا العمل تقريباً حلول مصممة يدوياً للمشكلة. | arxiv | arabic |
وقد اتخذت النزول المرتفع الاستوكاستيكي (SGD) المرحلة كحصان عمل أساسي للتعلم الآلي على نطاق واسع. وغالبا ما يستخدم مع فتراتها التكيفية مثل AdaGrad ، Adam ، و AMSGrad. | arxiv | arabic |
أساليب النواة هي مجموعة فعالة للغاية ومستخدمة على نطاق واسع من خوارزميات التعلم الآلي الحديثة. الحد الأساسي لجميع هذه الأساليب تقريبا هي الحسابات التي تنطوي على المصفوفة النواة التي تتحكم بشكل ساذج على النطاق التربيعي (على سبيل المثال ، بناء المصفوفة النواة ومصفوفات ضرب) أو الكوبي (حل الأنظمة الخطية) بحجم مجموعة البيان... | arxiv | arabic |
التعلم المشترك (FL) هو تقنية التعلم الموزع التي تحافظ على خصوصية البيانات من خلال توفير طريقة تدريبية لامركزية لنماذج التعلم الآلي باستخدام البيانات الكبيرة الموزعة. هذا النهج الموعد التعلم المشترك اكتسب شعبية أيضا في المعلومات الحيوية، حيث تتمتع خصوصية البيانات الطبية الحيوية بأهمية هائلة، خاصة عندما يتضمن بيانات المر... | arxiv | arabic |
تمثل محاكاة الفضاء والزمان عالية الدقة بشكل فعال تعقيدات انتشار الرؤوس الجوية في الأراضي المعقدة. ومع ذلك ، فإن تكلفة الحساب العالية تجعلها غير عملية للتطبيقات التي تتطلب استجابات سريعة أو عمليات تكرارية ، مثل التحسين ، وتحديد الكميات من عدم اليقين ، أو النمذجة العكسية. | arxiv | arabic |
وقد ثبت أن أساليب التعلم القوي (RL) قادرة على تعلم السلوك الذكي في مجالات غنية. ومع ذلك، تم ذلك إلى حد كبير في مجالات محاكاة دون التركيز الكافي على عملية بناء المحاكاة. | arxiv | arabic |
تعد خوارزميات التجميع من بين أساليب استخراج البيانات الأكثر استخدامًا بسبب قدرتها الاستكشافية وكونها خطوة أولية من قبل المعالجة التي تمهد الطريق للوجوه الأخرى. ولكن مشكلة حساب العدد الأمثل من المجموعات (قول k) هي واحدة من التحديات الهامة لهذه الأساليب. | arxiv | arabic |
في التطبيقات الحرجة للسلامة، يمترد الممارسون على الوثوق في الشبكات العصبية عندما لا توجد تفسيرات قابلة للتفسير. العديد من محاولات توفير مثل هذه التفسيرات تدور حول التخصيصات القائمة على البيكسل أو استخدام مفاهيم معروفة سابقا. | arxiv | arabic |
وقد جذب عامل المصفوفات غير السلبية (NMF) الكثير من الاهتمام في العقد الماضي كوسيلة لتقليل الأبعاد في العديد من التطبيقات. بسبب الانفجار في حجم البيانات، يتم جمع العينات وتخزينها بشكل توزيعي في عقدات الحساب المحلية. | arxiv | arabic |
عادة ما يتم جمع سلسلة الزمن الفضائي-الزمني عن طريق أجهزة استشعار مراقبة وضعت في مواقع مختلفة، والتي عادة ما تحتوي على قيم مفقودة بسبب فشلات مختلفة، مثل الأضرار الميكانيكية وقطع الإنترنت. | arxiv | arabic |
وقد أحدثت شبكات العصبية الرسمية (GNNs) ثورة في مجال التعلم الآلي على بيانات غير أوكليدية مثل الرسوم البيانية والشبكات. تنفيذ GNNs بشكل فعال تعلم تمثيل العقد من خلال جمع الحي وتحقيق نتائج مثيرة للإعجاب في العديد من المهام المتعلقة الرسوم البيانية. | arxiv | arabic |
يتكون النموذج المهيمن في النموذج التوليد من خطوتين: (أ) التدريب المسبق على مجموعة بيانات واسعة النطاق غير آمنة، | arxiv | arabic |
وقد اكتفيت أساليب شبكة العصبية الرسمية (GNN) في مجال أنظمة التوصية. وقد كانت مكاسب هذه الأنظمة كبيرة، مما يظهر مزايا تفسير البيانات من خلال بنية الشبكة. | arxiv | arabic |
النماذج المحتملة للتنشر (DDPMs) هي فئة شائعة جدا من النماذج التوليد العميقة التي تم تطبيقها بنجاح على مجموعة متنوعة من المشاكل بما في ذلك توليد الصور والفيديو ، وتوليد البروتينات والمواد ، وتوقعات الطقس ، والبديل العصبي للمعاديل المفارقة الجزئية. على الرغم من وجودها في كل مكان من الصعب العثور على مقدمة لـ DDPMs بسيطة و... | arxiv | arabic |
تحليل البقاء على قيد الحياة أو تحليل الوقت إلى الحدث يهدف إلى نموذج وتنبؤ بالوقت الذي يستغرقه حدوث حدث مثير للاهتمام في السكان أو الفرد. في السياق الطبي قد يكون هذا الحدث وقت الموت أو التنقل، وتكرار السرطان، إلخ. | arxiv | arabic |
تشرح التفسيرات المضادة للواقع كيفية تعديل متجه ميزة من أجل تحويل نتيجة مصنف مدرب. الحصول على تفسيرات مضادة للواقع قوية أمر ضروري لتوفير استئناف خوارزمي صالح وتفسيرات ذات مغزى. | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة تحليل المكون الرئيسي (PCA) في إعداد استوتشستيكي التدفق، حيث هدفنا هو العثور على اتجاه من المتباينات القصوى التقريبية، استنادا إلى تيار من نقاط البيانات المتدفقة في $\reals^d$. خوارزمية بسيطة وغير رخيصة من الناحية الحسابية لهذا هو تراجع تراجع التدفق الاستوتشستيكي (SGD) ، الذي يقوم بتحديث تقديراته تدريجياً است... | arxiv | arabic |
يقدم تدريب الشبكات العصبية مع التراجع الخصمي الاختلافي التدريجي التدريجي ضمانات الخصوصية التفاضلية الرسمية ولكن يقدم تعادلات في الدقة. في هذا العمل، نقترح تخفيف هذه التعادلات في الشبكات المتبقية مع التطبيع المجموعي من خلال تعديل معماري بسيط يسمى ScaleNorm الذي يتم فيه إدخال طبقة قياسية إضافية بعد عملية إضافة الكتل المت... | arxiv | arabic |
تمكن تقنيات التعلم الموزع مثل التعلم المشترك عدة عمال من تدريب نماذج التعلم الآلي معا لتقليل الوقت الإجمالي للتدريب. ومع ذلك، فإن خوارزميات التدريب الموزع الحالية (المركزية أو اللامركزية) تعاني من عقدة الاتصال على عمال منخفضة النطاق الترددي (إضافة إلى الخادم تحت الهندسة المعمارية المركزية). | arxiv | arabic |
تستخدم معمارة التعلم العميق الحديث تقنيات اللحظة (BN) لتحقيق الاستقرار في التدريب وتحسين الدقة. وقد ثبت أن طبقات BN وحدها تعبر بشكل مفاجئ. | arxiv | arabic |
يتم استخدام التدريب العدائي على نطاق واسع لتحسين قوة العدوان في الشبكات العصبية العميقة. ومع ذلك، فإن تخفيف تدهور أداء التعميم القياسي في النماذج المتدربة على العدوان لا يزال مشكلة مفتوحة. | arxiv | arabic |
تعتبر محاسبة مشتقات تعبيرات الجهاز، والتي تعرف أيضًا باسم حساب الجهاز، مهمة أساسية في التعلم الآلي. وهناك قلق رئيسي هو كفاءة تقييم التعبيرات ومشتقاتها التي تعتمد على تمثيل هذه التعبيرات. | arxiv | arabic |
أصبح التنبؤات بتستهلاك الطاقة في المباني حلًا واعدة في نظم إدارة الطاقة في المباني لإنقاذ الطاقة وتحسينها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تلعب دورًا مهمًا في إدارة فعالة تشغيل شبكة ذكية. | arxiv | arabic |
يهدف التعلم المتعدد المهام إلى إعطاء وكيل واحد القدرة على الأداء الجيد في العديد من المهام. ركزت الأعمال الأخيرة على تطوير معمارات جديدة متطورة لتحسين الأداء ، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى نماذج أكبر. ومع ذلك ، من غير الواضح ما إذا كانت مكاسب الأداء نتيجة لتصميم الهندسة المعمارية نفسها أو المعايير الإضافية. | arxiv | arabic |
تصميم البروتين هو تحدي أساسي في التكنولوجيا الحيوية، بهدف تصميم تسلسلات جديدة ذات وظائف محددة داخل المساحة الواسعة من البروتينات المحتملة. تمكن التقدم الأخير في النماذج التوليدية العميقة تصميم البروتين القائم على الوظائف من التصفيات النصية، ومع ذلك تكافح مع الموافقة الهيكلية. | arxiv | arabic |
يقدم التعلم اللامركزي نهجاً واعدةً للاستهلاك من البيانات الجماعية والحملات العملية الحاسوبية عبر الحوسبة الموزعة جغرافياً متواصلة بينها من خلال شبكات ذات الصلة، بما يتوافق مع الطلبات المتزايدة بشكل متزايد. ومع ذلك، لا يزال هناك حوافز مناسبة، مما يقلل بشكل كبير من المشاركة. | arxiv | arabic |
الكشف عن التشوهات في الرسوم البيانية الديناميكية المستمرة هو مجال ناشئ غير متعمق في سياق خوارزميات التعلم. في هذه الورقة، نحن رائدين في التحليلات المهيكلة للتشوهات على مستوى الروابط والتعلم التمثيلي للجراف لتحديد الروابط الجرافية المشابهة بشكل فوري. | arxiv | arabic |
التحكم الاصطناعي هو أداة استنتاج سببية تستخدم لتقدير آثار العلاج من التدخل من خلال إنشاء بيانات مضادة للواقع الاصطناعية. يجمع هذا النهج بين قياسات من ملاحظات مماثلة أخرى (أي مجموعة الجهات المانحة) للتنبؤ سلسلة زمنية مضادة للصالح (أي وحدة الهدف) من خلال تحليل العلاقة بين الهدف والجمعة الجهات المانحة قبل التدخل. | arxiv | arabic |
وقد أدى التعلم من البيانات إلى تقدم كبير في مجموعة متنوعة من التخصصات، بما في ذلك البحث عن النص والمتعدد، وتعرف الكلام، والتنقل الذاتي للسيارات. هل يمكن للتعلم الآلي أن يسمح بالقفزات المماثلة في العلوم الطبيعية والاجتماعية؟ | arxiv | arabic |
أظهرت الأبحاث السابقة أن استخدام الصفات المحمية صراحة في التعلم الآلي يمكن أن يحسن الأداء والعدالة. ومع ذلك، لا يمكن للعديد من خوارزميات التعلم الآلي معالجة الصفات الفئوية مباشرة، مثل بلد الميلاد أو العرق. | arxiv | arabic |
الخلفية: مرض الكلى المزمن (CKD) ، وهو مرض متقدم مع ارتفاع المرض والوفيات، أصبح مشكلة عامة عالمية كبيرة. في الوقت الحالي، معظم النماذج المستخدمة للتنبؤ بتقدم CKD هي النماذج الثابتة. | arxiv | arabic |
في هذا العمل نقدم نهجا جديدا للتعلم التدريجي للتعزيز لعمليات القرار ماركوف القابلة لحل خطي. يفترض نهجنا أن مساحة الدولة مقسمة، والمهام الفرعية تتكون في التحرك بين القسمات. | arxiv | arabic |
في العديد من مجالات العلوم، يتم نمذجة الظواهر المعقدة بواسطة محاكاة المعلمات الاستوكاسية، والتي غالباً ما تحتوي على مساحات المعلمات عالية الأبعاد والاحتمالات الصعبة. في هذا السياق، يمكن أن يكون تنفيذ استنتاج بايزي صعبًا. | arxiv | arabic |
اليوم، من المهم أكثر من أي وقت مضى للمستخدمين أن يكون لديهم ثقة في النماذج التي يستخدمونها. مع سقوط نماذج التعلم الآلي تحت مراقبة تنظيمية متزايدة وبدء رؤية المزيد من التطبيقات في حالات المخاطر العالية، يصبح من المهم شرح نماذجنا. | arxiv | arabic |
يقدم هذا الورقة خوارزمية تحسين جديدة تسمى Entropy-SGD لتدريب الشبكات العصبية العميقة التي تحفز من الهندسة المحلية لمشهد الطاقة. التطرف المحلي مع خطأ التعميم المنخفض لديه نسبة كبيرة من القيم الخاصة شبه الصفر في لغة هيسين مع القيم الخاصة الإيجابية أو السلبية القليلة جدا. | arxiv | arabic |
تمثيلات التعلم التي تلتقط عملية إنتاج البيانات الأساسية هي مشكلة رئيسية لاستخدام البيانات بكفاءة وقوية للشبكات العصبية. يتم وصف أحد الممتلكات الرئيسية للثبات التي يجب أن تتناولها تمثيلات المتعلمة والتي تلقت مؤخرا الكثير من الاهتمام بمفهوم عدم التغير. | arxiv | arabic |
على الرغم من أن الأجزاء المحورية ذات القيمة العملية قد حصلت مؤخرا على اهتمام متزايد في مختلف مشاكل التعلم الآلي وتحليل البيانات الوظيفية مثل التعلم متعدد المهام أو التراجع الوظيفي ، إلا أن القليل من الاهتمام قد تم الاهتمام به لفهم مساحات الميزات المرتبطة بها. في هذه الورقة ، نستكشف إمكانية اعتماد منظور مساحة الميزات ال... | arxiv | arabic |
أظهرت نماذج بديلة للتعلم العميق وعدة في حل المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs). من بينها ، يصل عامل العصبية فوريه (FNO) إلى دقة جيدة ، وهو أسرع بكثير مقارنة مع محللي العددية ، على مجموعة متنوعة من PDEs ، مثل تدفقات السوائل. | arxiv | arabic |
تتميز سلسلة الزمن، التي يتميز بها تسلسل من نقاط البيانات المنظمة في ترتيب زمني منفصل، بالواقع في كل مكان في سيناريوهات العالم الحقيقي. على عكس طرق البيانات الأخرى، تقدم سلسلة الزمن تحديات فريدة بسبب طبيعتها المعقدة والديناميكية، بما في ذلك تلوث الأنماط غير الخطية والاتجاهات المتغيرة في الوقت. | arxiv | arabic |
نقدم إطارًا جديدًا يستغل سلسلة الانتقالات المرحلية التي تحدث خلال محاكاة تحويل خوارزمية التوقعات-التعظيم إلى مجموعات بيانات ذات بنيات متعددة النطاقات. باستخدام التباين المحلي الموزن ، يمكننا استخراج معلومات عن عدد المجموعات على مقياس مختلف ومع حجمها ، بعد ذلك ودون أي معرفة مسبقة. | arxiv | arabic |
يحتوي التلقائيات في التصميم الجزيئي باستخدام التعلم العميق للتعزيز على إمكانية تسريع كبير في البحث عن مواد جديدة. على الرغم من التقدم الأخير في استخدام التمثيلات الرسمية لتصميم الجزيئات، فإن هذه الأساليب محدودة بشكل أساسي بسبب عدم وجود معلومات ثلاثية الأبعاد (3D). | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقترح تقنية جديدة لتقليل الكفاية للقياسات المتغيرة للخفض في التباينات الاستوتشستية مثل SVRG و SAGA. من أجل تحقيق انخفاض كاف لتحسين الاستوتشستية، نصمم معيار جديد للتقليل الكفاية، والذي يمنح نسخة تقليل كافية لخوارزمات تقليل التباينات الاستوتشستية مثل SVRG-SD و SAGA-SD كنتج ثانوي. | arxiv | arabic |
كل من المصنف القائم على المتوسط والصنف القائم على الكميات مفيد للتمييز بين البيانات الابعادية العالية مع المدخلات الثقيلة أو المتحولة. ولكن هذه الطرق مقيدة لأنها تعطي وزنًا متساوًا لكل متغير بطريقة غير منتظمة. | arxiv | arabic |
نحن ندرس الخصائص الإحصائية للتعلم الفرق في الزمن (TD) مع متوسط بولياك-روبرت، ويمكن القول أن أحد أكثر خوارزميات استخدامًا على نطاق واسع في التعلم التمهيدي، لمهام تقدير معايير التقريب السريع المثالي لعملية القيمة. نحن نقدم ثلاث مساهمات كبيرة تحسن النتائج الحديثة الحالية: | arxiv | arabic |
في هذه الورقة نقترح خوارزمية جديدة لتحليل المكونات الرئيسية التدفقية. مع ذاكرة محدودة، الأجهزة الصغيرة لا يمكن تخزين جميع العينات في النظام الأبعاد العالية. | arxiv | arabic |
من ناحية أخرى، لم يتم تطوير طرق للتدخل في المتغيرات المستمرة المستقلة مستقلة عن نماذج توليد البيانات. | arxiv | arabic |
الجبر الخطوي الرقمي المميز (RandNLA) هو فئة قوية من الطرق ، تستخدم على نطاق واسع في الحوسبة عالية الأداء (HPC). RandNLA يوفر حلول تقريبيًا لمهام الجبر الخطوي المطبقة على إشارات كبيرة ، بتكاليف الحوسبة المنخفضة. | arxiv | arabic |
تقدير عدم اليقين مهم لضمان سلامة وقوة أنظمة الذكاء الاصطناعي. في حين تركز معظم البحوث في هذا المجال على مهام التنبؤ غير المنظمة، فقد بحث العمل المحدود في النهج العام لتقدير عدم اليقين للتنبؤ المنظوم. | arxiv | arabic |
تم دراسة مشكلة العضوية المختلطة للشبكة غير المستهدفة بشكل جيد في تحليل الشبكات في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، فإن الحالة الأكثر عامة للعضوية المختلطة للشبكة المستهدفة التي يمكن أن تنتمي فيها العقدات إلى مجتمعات متعددة لا تزال تحديا. | arxiv | arabic |
نُبني قيمة p صالحة بناءً على عدم المساواة التركيزية للمتغيرات العشوائية المحدودة التي قدمها بيلكيس ورامون ووانغ. والحافز وراء هذا العمل هو تحديد خوارزميات التنبؤ في إعداد خالي من التوزيع. | arxiv | arabic |
ظهرت النماذج التوليدية القائمة على النتائج (SGM) كواحدة من أكثر فئات النماذج التوليدية شعبية. يوجد الآن مجموعة كبيرة من العمل على تحليل SGMs، مع التركيز إما على جوانب التخفيف أو على أداءها الإحصائي. | arxiv | arabic |
في التطبيقات الحرجة للسلامة، يجب أن تكون نماذج التعلم الآلي عامة بشكل جيد في أسوأ حالات من حالات تحولات التوزيع، أي أن تكون لها مخاطر قوية صغيرة. يمكن أن تستفيد خوارزميات القائمة على التغيرات من الافتراضات الهيكلية في التحولات عندما تكون توزيعات التدريب متناثرة بما فيه الكفاية لتحديد المخاطر القوية. | arxiv | arabic |
نقدم نهجًا للتعلم متعدد المهام لتقدير معايير مجموعة بيانات مستقلة متعددة. يؤدي خوارزمية المتوسط متعدد المهام المقترحة إلى مزيج متخلف من تقديرات احتمالية المهام الواحدة. | arxiv | arabic |
وقد اكتسب فهم خصائص التعميم ل خوارزميات التحسين تحت ضجيج الذيل الثقيل اهتمام متزايد. ومع ذلك، فإن النتائج النظرية الحالية تركز بشكل رئيسي على هبوط التراجع المرجعي الاستوتشستيكي (SGD) ولا يزال هناك غياب في تحليل المحفزات المتحفزة للذيل الثقيل خارج SGD. | arxiv | arabic |
إن إضفاء عوائض نموذج استوكاستي على أساس الملاحظات التجريبية هو جوهر المنهج العلمي. إن إعداد صعب بشكل خاص هو عندما يكون النموذج غير محدد بشكل كبير، أي عندما تنتج مجموعات مختلفة من المعايير ملاحظات متطابقة. | arxiv | arabic |
ويعد الوسائل $k$ أحد أهم تقنيات التعلم غير المشرف عليها في الإحصاءات وعلم الكمبيوتر. الهدف هو تقسيم مجموعة بيانات إلى العديد من المجموعات، بحيث تكون الملاحظات داخل المجموعات أكثر هيمنة وملاحظات بين المجموعات أكثر متباينة. | arxiv | arabic |
جمع البيانات المعلقة مكلفة وبالتالي تعتبر عقدة زجاجة حاسمة في مهام التصنيف في العالم الحقيقي. لتخفيف هذه المشكلة، نقترح وضعًا جديدًا، أي تعلم من اللبوابات التكميلية للتصنيف متعدد الطبقات. | arxiv | arabic |
رقم الإشارة المضطربة (SPS) هو خوارزمية تحديد النظام المحدد المحدد القوية التي يمكن أن تبني مناطق ثقة لنظام توليد البيانات الحقيقي مع احتمالات تغطية دقيقة ، لأي حجم عينة محدودة. تم تطوير SPS في سلسلة من الأوراق ولها مجموعة واسعة من التطبيقات ، من الأنظمة السطحية العامة ، حتى في إعداد حلقة مغلقة ، إلى النهج غير السطحية و... | arxiv | arabic |
نقدم نهج جديد للتعلم الآلي المتحجّز القائم على الفيزياء لتصميم المواد الحمراء. يعتمد منهجية على سلسلة من بنيات شبكة عصبية متضاربة عميقة مع تنظيم القائم على الفيزياء. | arxiv | arabic |
وقد كشف التبني المتزايد لأساليب ML أن النماذج عادة ما يتم تبنيها لاتخاذ القرارات دون أخذ عدم اليقين في توقعاتها في الاعتبار. وأكثر حرجة، أنها يمكن أن تكون عرضة للمثلة المتضاربة. | arxiv | arabic |
هل من الممكن اتخاذ القرارات عبر الإنترنت عندما لا توجد متغيرات شخصية؟ نستخدم نهج تصفية تعاونية للقرارات القائمة على تفضيلات جماعية. | arxiv | arabic |
الغابات العشوائية (RF) هي واحدة من خوارزميات الاختيار في العديد من تطبيقات التعلم المشرف عليها ، سواء كانت التصنيف أو التراجع. يأتي جاذبية هذه الطرق الجمعية من مجموعة من الخصائص: دقة ملحوظة في مجموعة متنوعة من المهام ، وعدد صغير من المعلمات للتنسيق ، والثبات فيما يتعلق بتوسيع الميزات ، وتكلفة الحوسبة المعقولة للتدريب و... | arxiv | arabic |
نحن ندرس العلاقة بين هيكل نموذج رسمي منفصل ودعم العكس من ماتريكس التباين العام. ونحن نظهر أنه بالنسبة إلى بعض هيكلات الرسم البياني، فإن دعم ماتريكس التباين العكس من متغيرات المؤشر على قمم الرسم البياني يعكس هيكل الاستقلال المشروط للريسم البياني. | arxiv | arabic |
من المحتمل أن أكبر تحدي في تطبيق الشبكات العصبية هو ضبط المعايير العالية، وخاصة معدل التعلم. تعزى الحساسية لمعدل التعلم إلى الاعتماد على التنشر الخلفي لتدريب الشبكة. | arxiv | arabic |
البيانات العادية موجودة في كل مكان تقريبا في جميع المعلومات المطلوبة من المتعدد المستخدمين - استبيانات، وتفضيلات إلخ. هذا الورقة تحقق في نمذجة البيانات العادية باستخدام آلات بولتزمان المقيدة غوسية (RBMs). | arxiv | arabic |
تحليلات الوساطة العاملة تستكشف الآليات التي تمارس بها الأسباب آثارها، وبالتالي تكون أساسية للتقدم العلمي. وقد ازدادت الأدب حول التعريف غير المعلمي وتحديد الآثار الوساطية في النماذج العاملة الصارمة بشكل كبير في السنوات الأخيرة، وقد تم إحراز تقدم مهم في معالجة التحديات في تفسير وتحديد هذه الآثار. | arxiv | arabic |
نموذجات دراسة المخاطر في الصندوق الأسود تنتشر في حياتنا، ولكنها عادة ما تكون خاصة أو غير شفافة. ونحن نقترح Distill-and-Compare، طريقة نموذجية للتقطير ومقارنتها لمراجعة هذه النماذج. | arxiv | arabic |
إن تنفيذ أجهزة الشبكة العصبية خطوة أساسية لتنفيذ حلول ذكاء اصطناعي فعالة وقوية من الجيل القادم. | arxiv | arabic |
تسهل التقدم الأخير في نظام العلاج الديناميكي (DTRs) البحث عن علاجات مثالية ، تخصيصاً لاحتياجات الأفراد المحددة وتتمكن من تعظيم فوائدهم السريرية المتوقعة. ومع ذلك ، فإن الخوارزميات الحالية التي تعتمد على مسارات متسقة ، مثل تقديرات الوزن الاحتمالية العكسي (IPWEs) ، قد تعاني من حجم العينة غير الكافي في ظل العلاجات المثالي... | arxiv | arabic |
توفر النماذج القائمة على الطاقة (EBM) إطارًا مرنًا لنموذجية الاحتمالات عبر مختلف مجالات البيانات. ومع ذلك، فإن تدريب EBM على البيانات في مساحات حالة منفصلة أو مختلطة يشكّل تحديات كبيرة بسبب عدم وجود أساليب استنتاج العينات قوية وسريعة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم خوارزمية الفلتر المتغير EM ، وهي طريقة بسيطة ذات الغرض العام لإجراء استنتاج التغير في نماذج المتغيرات المتخفية الديناميكية باستخدام المعلومات من المتغيرات السابقة والحاضرة فقط ، أي الفلتر. يتم استنباط خوارزمية من الهدف المتغير في إعداد الفلتر وتتكون من إجراء تحسين في كل خطوة زمنية. | arxiv | arabic |
استفسارات زوجية هي واحدة من أشكال الإشراف الأكثر استخداما في التجميع شبه المشرف. ومع ذلك، فمن غير العملي طلب من الوساطة البشرية الإجابة على كل استفسار بشكل صحيح. | arxiv | arabic |
تعتبر أخذ العينات من مقياس هدف يُعرف كثافةه فقط إلى ثابت التطبيع مشكلة أساسية في الإحصاءات الحاسوبية والتعلم الآلي. في هذه الورقة، نقدم طريقة جديدة مبنية على التحسين للعينة تسمى انخفاض طاقة التفاعل المُهَلَّل (MIED). | arxiv | arabic |
نحن ندرس فئة من نماذج تخصيص الميزات التي تجمع عملية البفيه الهندية وتكون مقاييسها عن طريق تدابير عشوائية من نوع غيبز. يتم احتواء فئتين قائمة كحالات خاصة: عملية البفيه الهندية الأصلية ذات المعلمين الثنين ، والتي تتناسب مع عملية ديرشلت ، وعملية البفيه الهندية المستقرة (أو ثلاث ملامرات) ، والتي تتناسب مع عملية بيتمان - يو... | arxiv | arabic |
مع الزيادة السريعة في البيانات المتاحة للأنظمة المعقدة، هناك اهتمام كبير باستعمال المعلومات ذات الصلة من المعلومات المادية من مجموعات بيانات ضخمة. مؤخراً، تم إدخال إطار يدعى "تعرف الفارق للديناميكا غير الخطية" (SINDy) لتحديد المعادلات الحاكمة للأنظمة الديناميكية من بيانات المحاكاة. | arxiv | arabic |
نحن ندرس التقارب من الرسم البياني لبلاتسي من الرسم البياني الهندسية عشوائية التي تم إنشاؤها من قبل عينة من $m$-dimensional submanifold $M$ في $R^d$ حيث يزداد حجم العينة $n$ وتتجه حجم الحي $h$ إلى الصفر. نحن نظهر أن القيم الخاصة والمتجهات الخاصة للخطبة لبلاتسي تتقارب مع معدل $O\Big(\big\frac{\log n}{n}\big)^\frac{1}{2m}... | arxiv | arabic |
من المعروف أن استنتاج التغيرات لنماذج الفضاء الحكومية (SSM) صعب بشكل عام. يركز الأعمال الأخيرة على استنباط أهداف التغيرات للSSM من تقديرات مونت كارلو المتسلسلة غير متحيزة. | arxiv | arabic |
في هذه المقالة، نستخرج عدم المساواة في التركيز لتقدير التحقق من التحقق من التحقق من خطأ التعميم للقياسات التشريعية المضادة، سواء للتصنيف والرجس. يتم النظر في وظائف الخسارة العامة ودرجة من المتوقعين مع كل من المنتهية واللامتنهية VC-dimension. | arxiv | arabic |
مع نظرة نحو فهم التحكم في التعقيد في التعلم العميق، ندرس كيف يؤدي التنظيم المحدود أو تحسين نسبة التراجع إلى تحسين الهامش إلى حلول تعظيم الحد الأقصى في كل من النماذج المتجانسة وغير المتجانسة، وتوسيع العمل السابق الذي ركز على التنظيم المحدود فقط في النماذج المتجانسة. لهذا الغرض ندرس حدود تقليل الخسائر مع قيود معايير متبا... | arxiv | arabic |
نحن ندرس فعالية التخفيف، أو جمع العينات الفرعية، على أشجار التراجعة، وهي طريقة غير مقياسية شائعة في التعلم الآلي. أولاً، نحن نقدم ظروف كافية للاستمرارية من حيث النقاط من الأشجار. | arxiv | arabic |
تستخدم خوارزميات استوحادية بناء على تراجع التراجع عادة كأدوات التحسين العامة لمعظم نماذج التعلم العميق. آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي نموذج تولدي محتمل يمكن أن يتم تجميعه لبناء معمارات عميقة. | arxiv | arabic |
يهدف اكتشاف السبب إلى استنتاج الرسوم البيانية السببية من البيانات الملاحظة أو التجريبية. تستند طرق مثل خوارزمية الكمبيوتر الشعبية إلى اختبار الاستقلال المشروط وتستخدم افتراضات فعالة ، مثل افتراض الولاء ، لإستنتاجاتها. | arxiv | arabic |
تحمي التنفيذ المثابر للتوزيع (DRO) صانعي القرارات المحرومين من المخاطر من خلال النظر في أسوأ خطر في مجموعة من التوزيعات الغامضة القائمة على التوزيع التجريبي أو النموذج. للحماية بشكل أكبر من البيانات المحدودة والضوضوحة، يسمح النهج القائم على النموذج بصيغة بايزية تنتشر عدم اليقين من الخلف إلى مشكلة صنع القرار. | arxiv | arabic |
الاستشعار دائمًا للمعلومات السياقية لمستخدم الجهاز المحمول أمر حاسم في العديد من حالات الاستخدام الذكي في الوقت الحاضر مثل الرعاية الصحية ومساعدة القيادة ومستخدمات الصوت. أثبتت النهج الحديثة للتنبؤ بمستوى المستخدم قيمة الاستفادة من طرق الاستشعار المتعددة للحصول على دقة أفضل. | arxiv | arabic |
العديد من تطبيقات تحليل البيانات البايزية تتضمن معلومات حساسة، وأساليب تحفيز تضمن حماية الخصوصية. نحن نقدم إطار عام للحفاظ على الخصوصية لـ Variational Bayes (VB) ، وهو طريقة استنتاج بايزية تستند إلى التحسين تستخدم على نطاق واسع. | arxiv | arabic |
التحدي الأساسي للتخمين السببي مع بيانات العالم الحقيقي هو التعامل مع عدم التوازن في المتغيرات فيما يتعلق بخيارات العلاج المختلفة ، والتي تسببها تحيز اختيار العلاج. لمعالجة هذه المسألة ، استكشفت الأدب الحديث تعلم تمثيل المستوى غير المتغير على أساس متريكات التباين المجال المختلفة (مثل مسافة واسستيرين ، والانفصال المتوسط ... | arxiv | arabic |
يقدم هذا الورق نهجاً منهجياً ومستمرًا وغير مكتملًا مدفوعًا بالبيانات لانتخاب النموذج ، وهو امتداد لنموذج PAC التعلم الكلاسيكي العجوز. في هذا النهج ، لا يتم نموذج مشاكل التعلم فقط من خلال مساحة فرضية $\mathcal{H}$ ، ولكن أيضًا من خلال مساحة التعلم $\mathbb{L}(\mathcal{H})$ ، مجموعة من الفضاء الفرعي $\mathcal{H}$ ، والتي... | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.