text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
ندرس مشكلة جمع النماذج المتعلمة من مجموعات بيانات مختصة، وربما متفرقة. استغلال أدوات من غير المعلميات البايزية، ونحن نطور إطار عام للنمذجة الميثا الذي يتعلم الهياكل المتشابهة العالمية المشتركة عن طريق تحديد التوافقات بين المعلمات المحلية النموذج. | arxiv | arabic |
تتزايد تعقيدات أنابيب تحليل البيانات الحديثة بسبب وجود مصادر معلومات متعددة الرؤية. في حين أن الرسوم البيانية فعالة في نمذجة العلاقات المعقدة ، في كثير من السيناريوهات نادرا ما تكون الرسوم البيانية الواحدة كافية لتمثيل جميع التفاعلات بشكل مختصر ، وبالتالي أصبحت الرسوم البيانية متعددة الطبقات شعبية. | arxiv | arabic |
أثبتت حلول التعلم الآلي الموزع غير المزامن فعالية كبيرة حتى الآن ، ولكن دائماً افتراض العمال الذين يعملون بشكل مثالي. في الممارسة العملية ، يمكن لبعض العمال إلا أن يعرضوا سلوكًا بيزنتيًا ، والذي يسببه فشل في الأجهزة والخطأ في البرمجيات والبيانات الفاسدة أو حتى الهجمات الضارة. | arxiv | arabic |
تسمح قواعد التفتيش بإزالة المتغيرات غير ذات الصلة في وقت مبكر من التحسين في مشاكل لاسو أو مشتقاتها ، مما يجعل الحل أسرع. في هذه الورقة ، نقترح نسخًا جديدة من ما يسمى قواعد الآمنة للاسو. | arxiv | arabic |
تلعب بيانات المقارنة المزدوجة ، حيث يقوم المستخدمون بتقييم العناصر بأزواج ، دورًا مركزيًا في مهام التدرج والتعلم المفضل. في حين توفر بيانات المقارنة العادية معلومات أكثر غنى من المقارنات الثنائية ، فإن هذه الورقة تحدى هذه الحكمة التقليدية. | arxiv | arabic |
نعتبر التعلم متعدد المهام، الذي يتعلم في نفس الوقت مهام التنبؤ ذات الصلة، لتحسين أداء التعميم. نعتبر المصفوفة المصفوفة كمنتج من المصفوفتين بناءً على افتراض منخفض الرتبة. | arxiv | arabic |
يستخدم تعلم شجرة القرار بشكل متزايد في الاستنتاجات النقطية. وتشمل التطبيقات الهامة آثار العلاج المتعددة العوامل والقرارات السياسية الديناميكية، فضلا عن تراجع الكمي المشروط وتصميم التجارب، حيث يتم إجراء تقدير الأشجار والاستنتاج عند قيم محددة من المتغيرات. | arxiv | arabic |
تعتبر تعلم تمثيلات منفصلة للبيانات مهمة مركزية للتعلم الآلي بسبب ضخامة التمثيلات وسهولة التفسير. وتشمل المهمة التعلم المجموعي والتعلم المفصل كحالات خاصة. | arxiv | arabic |
البايز المتغير (VB) هو طريقة تقريبيّة حديثة للإستنتاج البايزي. لديها ميزة كونها بديل سريع ومتوسّع لسلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC) ولكن خطأ تقريبيّتها غالباً ما يكون غير معروف. | arxiv | arabic |
نحن نقدم إطار نمذجة مولد جديد على أساس Monge-Ampère PDE المظلمة المختصرة، والتي تظهر كحد مستمر من خوارزمية Sinkhorn المستخدمة عادة في النقل الأمثل. يقوم أسلوبنا بتحسين متكرر في مساحة خرائط برينيير باستخدام خطوة نزول تراجع الزجاج. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقوم بتحليل مخطط خوارزمية عامة لتحسين العالم التسلسل باستخدام عمليات غوسيان. الحدود العليا التي نستخلصها من النزاع التراكمي لهذا خوارزمية عامة تحسن بمقدار نموي الحدود المعروفة سابقاً ل خوارزميات مثل GP-UCB. | arxiv | arabic |
عمليات النقاط الزمنية (TPP) هي أداة طبيعية لنمذجة البيانات القائمة على الأحداث. من بين جميع نماذج TPP ، أثبتت عمليات هوكز أنها الأكثر استخدامًا ، ويرجع ذلك بشكل رئيسي إلى نمذجها المناسب لتطبيقات مختلفة ، وخاصة عند النظر في الأجزاء العريضة أو غير المعلمية. | arxiv | arabic |
في العديد من مشاكل التعلم الإحصائي، تكون الوظائف المستهدفة التي يجب تحسينها غير متواصلة للغاية في مختلف مساحات النموذج وبالتالي يصعب تحليلها. في هذه الورقة، نحسب \emph{خرائط المناظر الطبيعية الطاقة} (ELMs) التي تميز وتصور وظيفة الطاقة مع بنية شجرة، حيث تمثل كل عقدة ورقة الحد الأدنى المحلي وكل عقدة غير ورقة يمثل الحاجز ... | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة تقدير قوي للتوزيع اللاحق للوضع حيث يمكن أن تتلوث البيانات الملاحظة مع مستويات خارجية محتملة. نحن نقترح Rob-ULA ، وهو تغير قوي من خوارزمية Langevin غير المعدلة (ULA) ، ونقدم تحليلًا محدودًا لنموذج توزيع العينات. | arxiv | arabic |
نقدم حدوداً للتعميم على طراز PAC-Bayes التي تمكن من استبدال التباين KL بمجموعة متنوعة من مقاييس الاحتمالات التكاملية (IPM). نقدم أمثلة لهذا الحدود مع IPM هو مقاييس التباين الإجمالي ومسافة Wasserstein. | arxiv | arabic |
نعتبر نموذج عامل المصفوفة العميق للمصفوفات المتجانسة المدربة بعمق بوريس ووسيرستين. في حين أن الأعمال الأخيرة قد حققت تقدماً في دراسة مشكلة التحسين لتقريب المصفوفات المنخفضة المعدل المفروض، فقد تم التركيز على الإعدادات التمييزية والخسارة التربيعية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة تجميع مجموعة من العناصر من تعليقات المستخدم الثنائية. تنشأ هذه المشكلة في منصات الجهد الجماعي التي تحل مهام التسمية على نطاق واسع مع قدر أدنى من الجهد على المستخدمين. | arxiv | arabic |
ندرس الجوانب الإحصائية وكذلك الخوارزمية لحل مشاكل الحجم الأدنى من المربع (LS) باستخدام خوارزميات رسم عشوائية. بالنسبة لمشكلة LS مع بيانات المدخل $(X، Y) \in \mathbb{R}^{n \times p} \times \mathbb{R}^n$، تستخدم خوارزميات رسم السينما ماتريكس، $S\in\mathbb{R}^{r \times n}$ مع $r \ll n$. | arxiv | arabic |
أصبح دور تعريف عدم اليقين (UQ) في التعلم العميق حاسمًا مع استخدام نماذج التنبؤية المتزايد في التطبيقات ذات المخاطر العالية. على الرغم من وجود فئة كبيرة من الطرق لقياس عدم اليقين العميق ، إلا أن التقديرات الناتجة وجدت أنها غير مقياسة بشكل جيد ، مما يجعل من الصعب ترجمةها إلى رؤى قابلة للتنفيذ. | arxiv | arabic |
تحلل هذه الورقة وظيفة الخسارة الشائعة المستخدمة في التعلم الآلي تسمى وظيفة الخسارة اللوج-كوش. تم نشر عدد من الأوراق باستخدام هذه وظيفة الخسارة ولكن ، حتى الآن ، لم يتم تقديم أي تحليل إحصائي في الأدب. | arxiv | arabic |
على الرغم من أن المجموعة المتعددة المسلحة للطفل (MAB) من ناحية واحدة ومنهج التدفق السياسي من ناحية أخرى من بين الإطارات الأكثر استخداماً للتعلم التمهيدي، إلا أن الخصائص النظرية لخوارزمة التدفق السياسي المستخدمة لـ MAB لم يتم إيلاء اهتمام كاف. نحن ندرس في هذا العمل التقارب لهذه الإجراءات للوضع عندما يكون مصطلح التنظيم $... | arxiv | arabic |
يطلب صناع السياسات في إعدادات محدودة بالموارد تصميمات تجريبية تلبي حدود ميزانية صارمة مع ضمان تقدير دقيق لأثار العلاج. ونحن نقترح إطارًا يطبق إجراءً تعتمد على ترتيب عشوائي لتحويل احتمالات التخصيص إلى قرارات العلاج الثنائية. | arxiv | arabic |
ولتصنيف أفضل تستخدم النماذج التوليدية لتبني نموذج وميزات النموذج قبل تدريب المصنف. عادة ما تكون ضرورية لحل مشاكل التعلم المفتوحة وغير المشرفة. | arxiv | arabic |
يدرس التعلم التسلسلي، والذي يسمى أيضاً بالتعلم الممتد على مدى الحياة، مشكلة مهام التعلم في تسلسل مع الوصول المحدود فقط إلى بيانات المهمة الحالية. في هذه الورقة نلقي نظرة على سيناريو مع قدرة نموذجية ثابتة، ونفترض أن عملية التعلم لا ينبغي أن تكون أنانية، أي أنه يجب أن تأخذ بعين الاعتبار مهام مستقبلية يجب إضافة وبالتالي ت... | arxiv | arabic |
أداة شائعة للنمذجة غير المشرفة وتعدد البيانات المتعددة الجوانب هي تدمير التنسور. في إطار الاستكشاف، حيث لا توجد علامات أو حقيقة الأرض متاحة، كيف يمكننا تحديد عدد المكونات التي يجب استخراجها تلقائيًا؟ | arxiv | arabic |
نحن ندرس الحدود الأساسية لتحسين الاستوتشاسية من الدرجة الأولى في مجموعة من الإعدادات غير الملتوية ، بما في ذلك وظائف L الناعمة التي تلبي الارتباط الكوارثي (QC) ، والنمو التربيعي (QG) ، وعدم المساواة المحدودة في الخصائص السكنية (RSI). في حين أن خصائص التقارب لل خوارزميات القياسية مفهومة بشكل جيد في الأنظمة المحددة ، فإن... | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقوم بتقديم Fairness GAN، وهو نهج لتوليد مجموعة بيانات مماثلة بشكل معقول لمجموعة بيانات متعددة الأدوات معينة، ولكنها أكثر عدالة فيما يتعلق بالخصائص المحمية في صنع القرارات التخصيصية. نقترح تصنيفًا مساعدًا جديدًا GAN الذي يسعى إلى المساواة الديموغرافية أو المساواة في الفرص ويعرض نتائج تجربية على عدة مجموع... | arxiv | arabic |
تُستخدم عقوبات خطية رباعية (PLQ) على نطاق واسع لتطوير نماذج في الاستنتاج الإحصائي ومعالجة الإشارات والتعلم الآلي. تشمل الأمثلة الشائعة على عقوبات PLQ أقل مربعات ، هوبر ، وافنيك ، 1-القاعدة ، وتعميماتها غير المتساوية. | arxiv | arabic |
تسمح بيانات تسلسل RNA من خلية واحدة بتقييم اختلافات نوع الخلية عبر مجموعة متزايدة من السياقات البيولوجية. ومع ذلك، فإن تحديد مجموعة فرعية صغيرة من الخصائص الجينومية التي تفسر هذه التغيرات يمكن أن تكون غير محددة بشكل جيد ومعقدة. | arxiv | arabic |
تعد تجميع الرسوم البيانية ، التي تهدف إلى تقسيم الرسوم البيانية إلى عدة مجموعات متجانسة ، مجالًا حاسمًا للدراسة مع تطبيقات تتناول مجالات مختلفة مثل تحليل الشبكات الاجتماعية ، والعلوم الحيوية ، وتقسيم الصور. تستكشف هذه الورقة النهج التقليدية والأحدث على حد سواء للتجميع الرسوم البياني. | arxiv | arabic |
ندرس صياغة لامركزية لمشكلة اختبار الفرضية النشطة (AHT) ، حيث يقوم العديد من العاملين بجمع ملاحظات ضوضاء من البيئة بهدف تحديد الفرضية الصحيحة. في كل خطوة زمنية ، لدى العاملين خيار اختيار إجراء أخذ العينات. | arxiv | arabic |
نقدم إطارًا قويًا للتنبؤ بالعداوة للتصنيف العام متعدد الطبقات. يسعى طريقةنا إلى توزيعات تنبؤية تُحسن بشكل قوي معايير الخسارة المتعددة الطبقات غير الملتوية وغير المستمرة ضد أسوأ حالات توزيعات اللقب المشروطة (توزيعات العداوة) التي تتطابق (تقريبًا) مع إحصاءات بيانات التدريب. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقترح إطارًا للتقدير السياسي غير الواقعي يسمى Genie لتحسين سوق البحث الممول. يستخدم Genie محرك محاكاة مربع مفتوح مع نموذج تحديد النقرات لتحساب تأثير KPI من أي تعديل على النظام. | arxiv | arabic |
تمثيل وتعلم الاعتمادات على المدى الطويل هو تحدي مركزي يواجه في التطبيقات الحديثة للتعلم الآلي لترتيب البيانات. ومع ذلك على الرغم من أهمية هذه القضية، فإن المشكلة الأساسية لقياس الاعتماد على المدى الطويل، سواء في مصدر بيانات معين أو كما تمثل في نموذج عميق تدريب، لا تزال محدودة إلى حد كبير إلى أدوات هيرستية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة استعادة إشارة غير معروفة $\boldsymbol x$ مع قياسات تم الحصول عليها من نموذج خطي عام مع ماتريكس استشعار غوس. يستند حللان شعبيتان إلى مقياس خطي $\hat{\boldsymbol x}^{\rm L}$ و مقياس طيفي $\hat{\boldsymbol x}^{\rm s}$. | arxiv | arabic |
في هذا العمل، يُقترح حلًا جديدًا لمشكلة تحديد المتحدثين من خلال تقليل الاختلافات الإحصائية بين توزيع احتمال (غ) لمتجهات الميزات من تصريح الاختبار وتوزيع احتمالات متجهات الميزات المقابلة لدرجات المتحدثين. | arxiv | arabic |
تُطلب تقدير النموذج الرسومي من بيانات متعددة الأوميكات توازنًا بين أداء التقدير الإحصائي والتنمية الحسابية. نحن نقدم إطار نموذج رسمي جديد قائم على احتمالات مزيفة يعيد تعريف المصفوفة الدقيقة المستهدفة مع الحفاظ على نمط الضعف ويقدرها من خلال تقليل خطر تجربي معاقب $\ell_1$ بناءً على وظيفة الخسارة الجديدة. | arxiv | arabic |
تُطلَب هيكل مؤشر فعالة لتحقيق استفسارات قريبة قريبة سريعة في العديد من التطبيقات مثل أنظمة التوصيات. في المساحات العالية الأبعاد، تعاني العديد من الطرق التقليدية من الاستخدام المفرط للذاكرة وقتاً بطيئة للرد. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة القاتل السياقي الخطية مع مجموعات الإجراءات المحدودة. عندما يكون بعد المشكلة $d$، والآفاق الزمنية $T$، وهناك $n \leq 2^{d/2}$ إجراءات مرشحة لكل فترة زمنية، نحن (1) نظهر أن الحد الأدنى المتوقع للأسف هو $\Omega(\sqrt{dT (\log T) (\log n)}) $ لكل خوارزمية، و (2) يقدم خوارزمية متغيرة-الثقة-مستوى (VCL) SupLinU... | arxiv | arabic |
النماذج الخطية العامة (GLM) تشكل فئة واسعة من نماذج التراجعة والتصنيف ، حيث التنبؤ هو وظيفة من مزيج خطي من المتغيرات المدخلة. بالنسبة للإستنتاج الإحصائي في الأبعاد العالية ، أثبتت التنظيمات التي تسبب الضعف أنها مفيدة مع توفير ضمانات إحصائية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس تقدير المعلمات والإستنتاج غير المفصلي للعودة غير الخطية النادرة. بشكل أكثر تحديدا، نفترض أن البيانات تعطى من قبل $y = f(x^\top \beta^*) + \epsilon$، حيث $f$ غير خطية. | arxiv | arabic |
الخصائص النظرية لعاملات الاستنتاج النشطة مثيرة للإعجاب ، ولكن كيف ندرك العاملات الفعالة في العمل على الأجهزة والبرمجيات على أجهزة الحافة؟ هذه مشكلة مثيرة للاهتمام لأن الحمل الحاسوبي لاستكشاف السياسات ينفجر بشكل متزايد ، في حين أن الموارد الحاسوبية محدودة للغاية لأجهزة الحافة. | arxiv | arabic |
وقد أدى الاهتمام الأخير بالطبيعة الخارجية لنماذج التنبؤ (أي مشكلة توزيعات القطار والاختبار المختلفة ، المعروفة باسم تحويل مجموعة البيانات) إلى إنتاج العديد من الطرق للعثور على توزيعات التنبؤية التي لا تتغير من تحويلات مجموعة البيانات ويمكن استخدامها للتنبؤ في بيئات جديدة غير مرئية. ومع ذلك ، فإن هذه الطرق تعتبر أنواع م... | arxiv | arabic |
تعزيز التعلم (RL) - إيجاد السلوك الأمثل (المشار إليه أيضًا باسم السياسة) لتحقيق أقصى قدر من المكافأة التراكمية طويلة الأجل التي يتم جمعها - هو من بين أكثر النهج تأثيراً في التعلم الآلي مع عدد كبير من التطبيقات الناجحة. ومع ذلك ، في العديد من مشاكل القرار ، يواجه المرء إمكانية تغيير السياسة - التغيير من السياسة الحالية ... | arxiv | arabic |
يمكن أن تظهر مسار تنظيم لاسو على أنه خطي بشكل قطعي ، مما يجعل من الممكن حساب المسار بأكمله صراحة. نقوم بتحليل هذه الاستراتيجية الشعبية في هذه الورقة ، وإثبات أن تعقيد أسوأ الحالات هو متسارع في عدد المتغيرات. | arxiv | arabic |
نحن نقدم نهجا جديدا لتحليل المشاعر متعددة الطرق باستخدام شبكات عصبية عميقة تجمع بين التحليل البصري ومعالجة اللغة الطبيعية. هدفنا مختلف عن هدف تحليل المشاعر القياسي للتنبؤ ما إذا كانت الجملة تعبر عن مشاعر إيجابية أو سلبية. بدلا من ذلك، نحن نهدف إلى استنتاج الحالة العاطفية الخفية للمستخدم. | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة تقدير التوزيع المشترك المضاد للعدد المتعدد من المصلحة (على سبيل المثال ، النتائج) في نموذج سببي متعدد المتغيرات تمتد من تصميم الفرق في الفرق الكلاسيكي. أساليب الحالية لهذا المهمة إما تجاهل هيكلات التواصل بين أبعاد النتيجة المتعددة عن طريق النظر في نماذج سببية واحدة متغيرة على كل بعد بشكل منفصل وبالتالي تُنتج... | arxiv | arabic |
طريقة موثوقة لتقدير عدم اليقين هي أساس العديد من الكشفيات الحديثة خارج التوزيع (OOD) ، والتي هي حاسمة لتنفيذ آمن لنماذج التعلم العميق في العالم المفتوح. في هذا العمل، نقترح TULiP، تقدير عدم اليقين بعد الوقوع على أساس نظري للكشف عن OOD. | arxiv | arabic |
تعتبر تدريب الشبكات العصبية عن طريق طرق التراجع التدريجي حجر الزاوية لثورة التعلم العميق. ومع ذلك، على الرغم من بعض التقدم الأخير، لا تزال نظرية كاملة تفسر نجاحها. | arxiv | arabic |
تستخدم نماذج المتغيرات المتخفية مثل Variational Auto-Encoder (VAE) عادةً لتعلم تمثيلات الصور. ومع ذلك ، بالنسبة للمهام المتدفقة مثل التصنيف الترقمي ، فإن التمثيلات التي تعلمتها VAE أقل تنافسية من نماذج المتغيرات غير المتخفية الأخرى. | arxiv | arabic |
يُعتبر التصميم الإلكتروني للشخص أنّه يُحدّد ما إذا كان لدى الفرد حالة طبية مثيرة للاهتمام من خلال تحليل سجلاته الطبية وهي أساسية في المعلوماتية السريرية. يُجري التصميم الإلكتروني بشكل متزايد عبر التعلم المشرف عليه. | arxiv | arabic |
في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، اكتسب النماذج التوليدية العميقة (DGMs) ذات التمثيلات الخفية شعبية هائلة. على الرغم من أدائها التجريبية المدهشة، لا تزال الخصائص الإحصائية لهذه النماذج غير مستكشفة. | arxiv | arabic |
ندرس مخطط استستنتاج التغير التحليلي لنموذج Gaussian Process State Space Model (GPSSM) - وهو نموذج احتمالي للتعرف على النظام ونموذج سلسلة الزمن. يقوم نهجنا بإستستنتاج التغير على كل من حالات النظام والوظيفة الانتقالية. | arxiv | arabic |
نعلق على حقيقة أن صعود التراجع اللوجستي له علاقة بألغoritم تعلم الرؤية. التعلم اللوجستي هو التغير "رأية" للتعلم الرؤية. | arxiv | arabic |
ندرس التعلم على الرسوم البيانية، مدروسة بالجوهرات التي ترميز التشابه بين القمم. تركيزنا على الجوهرات المشي عشوائية، مماثلة للجوهرات المضادة في المساحات الأوكليدية. | arxiv | arabic |
نقترح خوارزمية جديدة فعالة على الإنترنت لتعلم المعايير التي تحكم سلوك الشراء للمشتري المفيدات، الذي يزيد من المشتريات، الذي يستجيب للأسعار، في إعداد التفاعل المتكرر. | arxiv | arabic |
خلال السنوات القليلة الماضية، كانت بيانات المرور تنفجر وتدخل نظم النقل عصر البيانات الكبيرة. إنها توفر فرصًا جديدة للقيام بتحليلات مدفوعة بالبيانات، ولكنها تحد أيضًا الأساليب التحليلية التقليدية. | arxiv | arabic |
في هذا التقرير نقدم طريقتين جديدان لفرض قيود أحادي الصوت في الأشجار التراجعة والتصنيف. أحدهما يقدم نتائج أفضل من LightGBM الحالي، ولديه وقت حساب مماثل. | arxiv | arabic |
نحل رجعة المكون الرئيسي (PCR) ، حتى دقة مضاعفة $1 + \ غاما$ ، عن طريق تقليل المشكلة إلى $\tilde{O}(\ غاما^{-1}) $ دعوات مربع أسود للعودة الرأسية. لذلك ، لا يتطلب خوارزميتنا أي بناء صريح للمكونات الرئيسية العليا ، وهو مناسب لحالات PCR على نطاق واسع. | arxiv | arabic |
أصبحت تحديد النظام المنظم مكملًا كبيرًا للتحديد الأكثر تقليدية للنظام. وقد أظهرت الأرقام أن المقدرات المنظمة القائمة على النواة غالباً ما تعمل بشكل أفضل من مقياس الحد الأقصى من الاحتمالات من حيث تقليل الخطأ المتوسط المربع (MSE). | arxiv | arabic |
عند تقدير نماذج الخليط المنهى، من الشائع أن يتم اتخاذ افتراضات على مكونات الخليط، مثل افتراضات المعلمية. في هذا العمل، لا نقوم بأي افتراضات توزيعية على مكونات الخليط، وبدلا من ذلك نفترض أن الملاحظات من نموذج الخليط يتم تجميعها، بحيث من المعروف أن الملاحظات في نفس المجموعة يتم استخراجها من نفس مكونة الخليط. | arxiv | arabic |
التجميع هو تقنية تستخدم على نطاق واسع مع تاريخ طويل و غني في مجموعة متنوعة من المجالات. ومع ذلك، فإن معظم الخوارزميات الحالية لا تتحرك بشكل جيد إلى مجموعات بيانات كبيرة، أو لا توجد ضمانات نظرية للتقارب. | arxiv | arabic |
أصبح البحث النشط أداة مفيدة بشكل متزايد في مشاكل استرداد المعلومات حيث يكون الهدف من اكتشاف أكبر عدد ممكن من العناصر المستهدفة باستخدام استفسارات اللبنانات المحدودة فقط. مع ظهور البيانات الكبيرة ، هناك تركيز متزايد على قابلية تنمية هذه التقنيات للتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة للغاية ومعقدة للغاية. | arxiv | arabic |
نقدم نموذج جديد التوليد الهيئراكي مع بنية ماركوفية بسيطة ونموذج استنتاج يتماشى مع ذلك. يتم تدريب النموذج التوليد والإستنتاج باستخدام نموذج التعلم المتناقض. | arxiv | arabic |
العثور على تمثيلات معلومية منخفضة الأبعاد التي يمكن حسابها بكفاءة في مجموعات بيانات كبيرة هي مشكلة مهمة في تحليل البيانات. تم اقتراح تحليل المكونات الرئيسية المضادة (cPCA) مؤخراً كعملية أكثر معلوماتًا لـ PCA تستفيد من التعلم المضاد. | arxiv | arabic |
يمكن أن توفر الأساليب التوبولوجية طريقة لتقديم مقاييس جديدة وطرق للتدقيق في البيانات، التي قد يتم تجاهلها خلاف ذلك. في هذا العمل، سيتم إدخال طريقة لتقييم شكل البيانات، عبر موضوع يسمى تحليل البيانات التوبولوجية. | arxiv | arabic |
أصبحت نماذج العمليات الغاوسي (GP) إطارًا راسخًا للتصميم التكيفي للتجارب المكلفة، وخاصة التجارب الحاسوبية. تم العثور على أن التصميمات التسلسلة القائمة على GP فعالة عملياً لعدد من الأهداف، مثل التحسين العالمي (تقدير أقصى أو أقصى قدر) للعمل، وتحليل الوقوف (تقدير احتمال الفشل) أو تقدير مجموعات المستويات ومجموعات التسريب. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشاكل الطرق المتعددة الأسلحة مع تعود الرسم البياني، حيث يسمح لصانع القرار بمراقبة الإجراءات المجاورة للعمل المختار، في بيئة قد تختلف فيها الرسم البياني مع مرور الوقت ولا يتم الكشف عنها بالكامل لصانع القرار. نحن نظهر أنه عندما تكون الرسم البياني للرد البياني غير موجهة، فإن عينات تومبسون الأصلية تحقق الأمثل (بال... | arxiv | arabic |
نقدم نموذج بيازي خارجي للدولة المتكررة في الفضاء لنموذج اتصال شبكة التبديل في بيانات حالة الراحة من الرنين المغناطيسي. نموذجنا يسمح لنا بالكشف عن أنماط شبكة مشتركة عبر حالات المرض. | arxiv | arabic |
نعتبر مشكلة التنظيم التناظر المعاكس النادرة أو اللاسو الرسومية مع معايير التنظيم $\rho$. افترض أن الرسم البياني للتناظر الذي يتكون من تحديد مدخلات المصفوفة التناظرة العينة عند $\rho$ يتم تفكيكه إلى مكونات متصلة. | arxiv | arabic |
البيانات المستخدمة في التعلم العميق مشؤومة بشكل سيء. على سبيل المثال، عادة ما يتم دمج البيانات من مصادر مختلفة، نادرا ما يتم تنظيفها وتقييمها بدقة، وأحياناً يتم تدميرها عمداً. | arxiv | arabic |
تعتبر تعلم القاموس وتحليل المكونات جزءًا من أحد مجالات البحث الأكثر دراسة ونشاطًا ، في تقاطع معالجة الإشارة والصورة ، ورؤية الكمبيوتر ، والتعلم الآلي الإحصائي. في تعلم القاموس ، من المحتمل أن تكون طرق الاختيار الحالية K-SVD ومختلفاتها ، التي تتعلم القاموس (أي تدمير) للتشفير النادر عن طريق تدمير القيمة الفريدة. | arxiv | arabic |
غالباً ما تعتبر نماذج أوتوماتون نماذج قابلة للتفسير. لا يتم تعريف التفسير نفسه بشكل جيد: لا يزال من غير الواضح ما تعنيه التفسير دون تحديد أول أهداف أو صفات مطلوبة صراحة. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض إطار التقريب التغيري باستخدام التحسين المباشر لما يعرف باسم {\scale invariant Alpha-Beta divergence} (الاختلاف sAB). يشمل هذا الهدف الجديد معظم الأهداف المتغيرة التي تستخدم Kullback-Leibler أو R{é}nyi أو اختلافات غاما. | arxiv | arabic |
تحسين بايزيان هو تقنية تستخدم على نطاق واسع لتحسين وظائف الصندوق الأسود ، مع التحسين المتوقع (EI) هو الوظيفة الأكثر استخداماً في عملية الاستحواذ في هذا المجال. في حين أن EI غالباً ما ينظر إليها على أنها متميزة عن وظائف الاستحواذ النظرية الأخرى للمعلومات ، مثل البحث عن الانتروبيا (ES) وبحث عن الانتروبيا القيمة القصوى (M... | arxiv | arabic |
إن عدالة خوارزميات التعلم الآلي تتلقى اهتماما متزايدا، حيث أن هذه خوارزميات تتجاوز جوانب الحياة اليومية. أحد الطرق التي يمكن أن تظهر فيها التحيز في مجموعة بيانات هي من خلال القيم المفقودة. | arxiv | arabic |
اختبار الاستقلال هو مشكلة إحصائية كلاسيكية تم دراستها على نطاق واسع في إعداد اللحظة عندما يتم تحديد حجم العينة قبل جمع البيانات. ومع ذلك، يفضل الممارسون في كثير من الأحيان إجراءات تتكيف مع تعقيد مشكلة موجودة بدلاً من تحديد حجم العينة مسبقاً. | arxiv | arabic |
نوحد $\textit{كرب الكثافة التقدير}$ و $\textit{مبدأ بايز}$ و معالجة مجموعة من المشاكل في التعلم غير المشرف مع تفسير هندسي لهذه الطرق، وتأصل في $\textit{تركيز القياس}$ ظاهرة. ويعتبر الكثافة الكرب رمزيا $X\rightharpoonup Y$ حيث يتم سلاسة المتغير عشوائي $X$ إلى $Y= X+N0,\sigma^2 I_d)$، و بيز تجربي هو الآلة لتنفيذ في معنى ... | arxiv | arabic |
التنبؤ بالسلسلة الزمنية هو أحد أكثر الموضوعات البحثية نشاطاً. تم اعتماد أساليب التعلم الآلي بشكل متزايد لحل هذه المهام التنبؤية. | arxiv | arabic |
متطلب رئيسي لنماذج التصنيف الائتماني هو توفير توقعات مخاطر دقيقة للغاية. بالإضافة إلى ذلك، يطلب الجهات التنظيمية أن تكون هذه النماذج شفافة ومراجعة. | arxiv | arabic |
في التصنيف المتعدد، يهدف أحدنا إلى تحديد ما إذا كان تسلسل الاختبار يولد من نفس التوزيع مثل واحد من تسلسلات تدريب M أم لا. على عكس معظم الدراسات الحالية التي تركز على تسلسلات ذات قيمة منفصلة مع مطابقة التوزيع الكاملة، نحن ندرس التصنيف المتعدد لسلسلات مستمرة مع عدم اليقين التوزيع، حيث تغير التوزيعات المولدة لسلسلات الاخت... | arxiv | arabic |
تشفير معرفة النطاق إلى ما قبل على مساحة الوزن العالية الأبعاد للشبكة العصبية أمر صعب ولكنه ضروري في التطبيقات التي لديها بيانات محدودة وإشارات ضعيفة. هناك نوعان من معرفة النطاق متوفران شائعا في التطبيقات العلمية: | arxiv | arabic |
تتضمن معظم مشاكل معالجة الإشارات مهمة تحدي من تقدير وظيفة كثافة الاحتمال متعدد الأبعاد (PDF). في هذا العمل، نقترح حلًا لهذه المشكلة باستخدام عائلة من تحويلات الغوسية المتكررة القائمة على الدوران (RBIG). | arxiv | arabic |
تعاني شبكات العصبية التي تتطلب تحسينات معادلة، مثل شبكات معادلة مولدة (GANs) وتكييفات النطاقات غير المشرف عليها (UDAs) ، من عدم الاستقرار. تأتي هذه مشكلة عدم الاستقرار من صعوبة تحسين الحد الأدنى، وهناك نهج مختلف في GANs و UDAs للتغلب على هذه المشكلة. | arxiv | arabic |
الغابات العشوائية هي طريقة تعلم إحصائية تستخدم على نطاق واسع في العديد من مجالات البحث العلمي بسبب قدرتها على تعلم العلاقات المعقدة بين المتغيرات المدخلة والخروجية وكذلك قدرتها على التعامل مع البيانات العالية الأبعاد. ومع ذلك، فإن نهج الغابات العشوائية الحالية ليست مرنة بما فيه الكفاية للتعامل مع البيانات المتعددة مثل ... | arxiv | arabic |
نحن ندرس تدريب تراجع التراجعية للشبكات العصبية الواسعة والتحيز الضمني المقابلة في مساحة الوظائف. بالنسبة للعودة المتغيرة، نظهر أن حل تدريب شبكة ReLU ضئيلة عرض- $ n$ هو ضمن $ n^{- 1/2}$ من الوظيفة التي تناسب بيانات التدريب والتي تختلف عن الوظيفة الأولية لديها أدنى 2-معيار من المشتقات الثانية وزنها مع عقوبة منحنى تعتمد ع... | arxiv | arabic |
يتم استخدام نماذج التوليد العميقة بشكل روتيني في توليد العينات من التوزيعات المعقدة والمتعددة العالية. على الرغم من نجاحها الظاهري، لا يتم فهم خصائصها الإحصائية بشكل جيد. | arxiv | arabic |
إن تقييم دقيق لنماذج التنبؤ أمر ضروري لضمان توقعات موثوقة. تركز الممارسات الحالية لتقييم ونقارن نماذج التنبؤ على تلخيص الأداء إلى نتيجة واحدة، باستخدام قياسات مثل SMAPE. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة الاستكشاف الفعال من أجل تعلم نموذج دقيق للبيئة، على النموذج كعملية قرار ماركوف (MDP). الاستكشاف الفعال في هذه المشكلة يتطلب من الوكيل تحديد المناطق التي يكون فيها تقدير النموذج أكثر صعوبة ثم استغل هذه المعرفة لجمع المزيد من العينات هناك. | arxiv | arabic |
نحن نتناول التعلم القائم على البيانات لمولد التوزيع الحد الأدنى للعمليات التوزيعية الاستوكاستية، وهو أمر ضروري لفهم المحاكاة الرقمية للأنظمة الطبيعية والفيزيائية. يشكّل الطبيعة غير المحدودة للمولد تحديات كبيرة، مما يجعل تقنيات التحليل التقليدية غير فعالة لعاملين هيلبرت-شميدت. | arxiv | arabic |
نقدم طريقة لإيقاف تقييم عملية التنبؤ عندما تكون نتيجة التقييم الكامل واضحة. هذه السمة مرغوب فيها للغاية في مهام التنبؤ حيث يقوم المتنبؤ بتقييم جميع ميزاته لكل مثال في مجموعات بيانات كبيرة. | arxiv | arabic |
كيف يمكننا القيام بإستنتاج وتعلم فعال في نماذج احتمالية موجهة، في وجود متغيرات متخفية مستمرة مع توزيعات خلفية غير قابلة للتعامل، ومجموعات بيانات كبيرة؟ نحن نقدم استوتشستيكية إستنتاج التغيرات وتعلم خوارزمية التي تتحكم في مجموعات بيانات كبيرة، و، في بعض ظروف التمييز الخفيف، حتى يعمل في حالة غير قابلة للتعامل. | arxiv | arabic |
البيانات الفسيولوجية من شكل الموجات مهمة في علاج المرضى الحرجين في وحدة العناية المركزة. هذه التسجيلات عرضة للأثاث، والتي يجب إزالتها قبل إعادة استخدام البيانات لتحذير أو إعادة معالجة لأغراض سريرية أو بحثية أخرى. | arxiv | arabic |
نقدم منهجية رجعة غير پارامترية ، الغابات العشوائية على المصفوفات المسافة (RFDM) ، للكشف عن المتغيرات الوراثية المرتبطة بالظواهر الكمية التي تمثل بنية أو وظيفة الدماغ البشري ، ويحصل عليها باستخدام تقنيات التصوير العصبي. RFDM ، وهو امتداد للغابات القرارية ، يتطلب ماتريسكا المسافة كردًا يرمز جميع المسافات الفينوتيوبية ذات... | arxiv | arabic |
نحن ندرس التفاعل بين حفظ وتعميم الشبكات المفرطة في حالة متطرفة من مثال تدريب واحد ومهمة رسم الخرائط الهوية. نحن ندرس الشبكات المتصلة بالكامل والحلقة (FCN و CNN) ، على حد سواء خطية وغير خطية، المبادرة عشوائية ثم تدرب لتقليل خطأ إعادة الإعمار. | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة تحديد الذراع القريبة من الإيجابية في إعداد الثقة الثابتة لمشكلة القاتل المسلح المسلح المحدود عندما لا يعرف أي شيء عن توزيع مخزن الذراع. نحن (1) نقدم إطارًا يشبه PAC حيث يمكن استنباطه ونلقي النتائج؛ (2) نستخرج مجموعة من المعقدات في الحد الأدنى للتحديد القريبة من الذراع المثالي؛ (3) نقدم خوارزمية تحديد الذراع ... | arxiv | arabic |
نحن ندرس نموذج بيانات يمكن فيه تعبير ماتريكس البيانات D D D = L + S + C ، حيث L هي ماتريكس منخفضة الرتبة ، S هي ماتريكس نادرة من حيث العناصر و C هي ماتريكس التي تكون أعمدة غير صفر هي نقاط البيانات الخارجة. حتى الآن ، اعتبر خوارزميات PCA القوية نماذج إما S أو C ، ولكن ليس كليهما. | arxiv | arabic |
وقد طورت مجال الاستنتاج السببي مجموعة متنوعة من الطرق لتقدير تأثيرات العلاج بدقة في وجود الإزعاج. في الوقت نفسه، طورت مجال نظرية التعرف على الطرق مثل تحليل المكونات المستقلة (ICA) لتحديد المصادر الخفية ومزيج الأوزان من البيانات. | arxiv | arabic |
يمكن استخدام النماذج التوليدية المحتملة للضغط، والإخفاء، والرسوم، وتوليد النسيج، والتعلم شبه المشرف، والتعلم غير المشرف، وغيرها من المهام. بالنظر إلى هذا النطاق الواسع من التطبيقات، ليس من المستغرب أن توجد الكثير من التباين في الطريقة التي يتم صياغة هذه النماذج وتدريبها وتقييمها. | arxiv | arabic |
نحن نقدم نظرية القرارات المتوافقة، وهي إطار لتقديم قرارات مستقلة آمنة على الرغم من التنبؤات غير الكاملة للتعلم الآلي. أمثلة على مثل هذه القرارات موجودة في كل مكان، من خوارزميات تخطيط الروبوتات التي تعتمد على التنبؤات المشاة، إلى تحديد التصنيع المستقل ليعرض انتاج عالية والخطأ المنخفض، إلى اختيار الثقة في سياسة الاسمية م... | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.