text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
في الممارسة السريرية والبحوث الطبية الحيوية، غالباً ما يتم جمع القياسات بشكل نادر وغير منتظم في الوقت المناسب بينما يكون الحصول على البيانات مكلفاً وغير مريح. ومن الأمثلة على ذلك قياسات كثافة المعادن العظم الفقري، ونمو السرطان من خلال التصوير بالدم أو التجريب، وتقدير ضعف الرؤية، أو تقييم المشي لدى المرضى المصابين بأضرا... | arxiv | arabic |
شبكات المواجهة التوليدية (GAN) لديها قيود عندما يكون الهدف هو توليد تسلسلات من العناصر المفصلة. السبب في ذلك هو أن عينات من التوزيع على كائنات متفصلة مثل المتعددة العناصر لا يمكن التمييز فيما يتعلق بمعايير التوزيع. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، ندرس مشكلة جديدة منخفضة الجودة للتعلم بالتسمية: نموذجات اكتشاف سلسلة زمنية التعلم من التسميات غير دقيقة بشكل مؤقت. في هذه المشكلة، تتكون البيانات من مجموعة من سلسلة زمنية المدخلات، وتقدم الإشراف عن طريق سلسلة من العلامات الزمنية الضوضاء التي تتوافق مع حدوث الأحداث الإيجابية في الفئة. | arxiv | arabic |
تدفقات التطبيع المستمرة (CNFs) هي فئة من النماذج التوليدية التي تحول التوزيع السابق لتوزيع النموذج عن طريق حل معادلة التفاضلية العادية (ODE). نقدم اقتراح تدريب CNFs على مجموعة من المجموعات عن طريق تقليل تباين مسار الاحتمال (PPD) ، وهي عائلة جديدة من الاختلافات بين مسار كثافة الاحتمال الذي يولده CNF ومسار كثافة الاحتمال... | arxiv | arabic |
اكتسب التعلم المتغير (VL) مؤخرا شعبية لتدريب الشبكات العصبية العميقة ويتنافس مع طرق التعلم القياسية. يمكن تفسير جزء من نجاحه التجريبي نظريات مثل حدود PAC-Bayes ، وطول التوصيف الحد الأدنى والاحتمال الهامشية ، ولكن هناك عدد قليل من الأدوات لفك التنظيم الضمني في اللعبة. | arxiv | arabic |
استجابات مفقودة هي تنسيق بيانات مفقودة لا يتم فيها ملاحظة النتائج دائما. في هذا العمل نحن تطوير آلات النواة التي يمكن التعامل مع الاستجابات المفقودة. | arxiv | arabic |
تعرض هذه الورقة خوارزمية جديدة للتجميع للبيانات الفضائية-الوقتية على أساس مفاهيم تحليل البيانات التوبولوجية وعلى وجه الخصوص، الهومولوجيا المستمرة. استخدام الهومولوجيا المستمرة - أداة رياضية مرنة من التوبولوجيا الجبرية المستخدمة لاستخراج المعلومات التوبولوجية من البيانات - في التعلم غير المشرف هو نهج نادر وجدد. | arxiv | arabic |
تقوم العديد من النماذج التوليدية بتجميع البيانات عن طريق تحويل متغير عشوائي غوسي قياسي باستخدام شبكة عصبية تحديدية. من بين هذه النماذج هي المتغيرات التلقائية التخفيضات والشبكات المتضادة التوليدية. | arxiv | arabic |
مع تزايد شعبية نماذج اللغة الكبيرة، أدت المخاوف بشأن مصداقية المحتوى إلى تطوير مخططات لا تحصى للوضع علامات مياه. يمكن استخدام هذه الخطة للكشف عن نص يتم إنشاؤه الآلية عبر مفتاح مناسب، مع عدم ملاحظه القراء دون مثل هذه المفاتيح. | arxiv | arabic |
توفر حلول الذكاء الاصطناعي التجاري للمحللين والمديرين معلومات ذكاء تجاري مدفوعة بالبيانات لمجموعة واسعة من القرارات ، مثل توقعات الطلب وتسعير الأسعار. ومع ذلك ، قد يكون لدى المحللين البشريين رؤى تجاربهم الخاصة بشأن صنع القرارات التي تتعارض مع التوصية الخوارزمية. | arxiv | arabic |
في سياق نماذج الشبكات العصبية، يشير الإفراط في المقاييس إلى الظواهر التي يبدو أن هذه النماذج تتعميم بشكل جيد على البيانات غير المرئية، على الرغم من أن عدد المعلمات يتجاوز بشكل كبير حجم العينة، والنموذج يتناسب تمامًا مع البيانات في التدريب. يعتمد تفسير تقليدي لهذه الظاهرة على خصائص التنظيم الذاتي لل خوارزميات المستخدمة ... | arxiv | arabic |
في أعمال حديثة، طوّر المؤلفون منهجية عامة لتصفية الضجيج في معادلات التفاوت الجزئية السائل الديناميكية حيث تم إدخال التفاوت لتعريف عمليات على نطاق الشبكة الفرعية. يُطلب تعريف عمليات على نطاق الشبكة الفرعية في تقدير عدم اليقين في التنبؤات الجوية والكليماية، لتمثيل أخطاء النموذج المنهجية الناجمة عن تقلبات على نطاق الشبكة ... | arxiv | arabic |
تحليل البيانات المكانية من تقنية التصوير البيولوجي، مثل التصوير الطيفية الكتلة (IMS) أو التصوير السيتومتري الكتلة (IMC) ، هو تحدي بسبب عملية أخذ العينات التنافسية التي تنطوي على إشارات من الجزيئات في بكسل واحد. لمعالجة هذا، قمنا بتطوير إطار بييزي قابل للتوسع الذي يستفيد من النقطة الطبيعية في أنماط الإشارات المكانية لاس... | arxiv | arabic |
نحن نطور النظرية والطرق التي تستخدم الرسم البياني لابلاسي لتحليل هندسة مجموعة بيانات الكثيرة الأساسية. توفر نظريتنا ضمانات نظرية وحدود صريحة على الأشكال الوظيفية للخطاب لابلاسي عندما تعمل على وظائف محددة بالقرب من تفردات الكثيرة الأساسية. | arxiv | arabic |
في عصر البيانات الكبيرة، يصبح استخدام نماذج درجة الائتمان لتحديد مخاطر الائتمان الدقيقة للمتقدمين اتجاهًا في المستقبل. يميل التعلم الآلي التقليدي على مجموعات بيانات درجة الائتمان إلى أن يكون لها تصنيف سيء بالنسبة لطبقة الأقلية، مما قد يسبب ضرراً تجارياً هائلاً للبنوك. | arxiv | arabic |
نعتبر نموذجًا على الإنترنت لنظم التوصيات ، حيث يتم توصية كل مستخدم بعنصر في كل خطوة زمنية وتوفير تعليقات مثل أو غير معجبة. يمكن أن يوصي كل مستخدم بعنصر معين مرة واحدة على الأكثر. | arxiv | arabic |
تشير نظرية التعلم الكلاسيكية إلى أن التنظيم المناسب هو مفتاح التعميم والثبات الجيد. في التصنيف، فإن مخططات التدريب الحالية تستهدف فقط تعقيد المصنف نفسه، والذي يمكن أن يكون مضللا وغير فعال. | arxiv | arabic |
وتتناول هذه الورقة مشاكل نظرية للقرار ذات صلة، وهي اختبار عينتين غير مقياسية واختبار الاستقلال. هناك اعتقاد بأن حلول مقترحة حديثاً، تستند إلى الأجزاء الجوهرية والمسافات بين أزواج النقاط، تتصرف بشكل جيد في إعدادات عالية الأبعاد. | arxiv | arabic |
لقد تراجع فهمنا للسوائل والنظارات المبردة بشكل كبير عن فهم السوائل البسيطة والمواد الصلبة البلورية، ويرجع ذلك جزئياً إلى درجات الحرية العديدة المحتملة المحتملة التي توجد بسبب الاضطرابات المحتملة لهذه الأنظمة وجزئياً إلى آثار عدم التوازن التي يصعب علاجها في السياق القياسي للفيزياء الإحصائية. | arxiv | arabic |
أساليب التعلم الآلي الحديثة حاسمة لتطوير أنظمة التعلم المخصصة على نطاق واسع تلبي بشكل مباشر احتياجات المتعلمين الفرديين. توفر إطار تحليل العوامل SPARse (SPARFA) الذي تم تطويره مؤخرًا نموذجًا إحصائيًا جديدًا وألغoritمًا للتحليلات التعلم الآلي القائمة على التعلم الآلي ، التي تقدير معرفة المتعلم بالمفاهيم الخفية التي تترك... | arxiv | arabic |
يمكن صياغة اختبارات الفرضية في النماذج التي يتجاوز حجم العينة بكثير مثل اختبارات الطلاب الكلاسيكية فقط بعد إزالة التحيز الأولي للتقدير بنجاح. يمكن تطوير نظرية المقدرات المتحولة في سياق نماذج رجعة الكمية لقيمة كمي ثابتة. | arxiv | arabic |
في هذه الدراسة، تم تطوير طريقة فعالة خالية من التراجع الاستوكاستيكي، وهي الشبكات العصبية الجماعية (ENN). في ENN، تعتمد عملية التحسين على المصفوفات المتجانسة بدلاً من المشتقات. | arxiv | arabic |
تركز هذه الورقة على تقدير ماتريكس التباين العينية من التنبيهات العشوائية منخفضة الأبعاد للبيانات المعروفة باسم القياسات الضغطية. على وجه الخصوص، نقدم تقديرًا غير متحيزًا لاستخرج هيكل التباين من القياسات الضغطية التي تم الحصول عليها من خلال فئة عامة من المصفوفات التبيني العشوائية التي تتكون من إدخالات صفر المتوسط وغيرها... | arxiv | arabic |
عادة ما تعالج الطرق الحالية إما عدم اليقين الحالي بسبب ضجيج القياس أو عدم اليقين المعروض الناتج عن البيانات المحدودة، ولكن ليس كليهما بطريقة متوازنة. نقدم CLEAR، طريقة تحديد مع پیرامترين متميزين، $\gamma_1$ و $\gamma_2$، لجمع مكونات عدم اليقينينتين وتحسين التغطية المشروطة لفترات التنبؤ للمهام التراجعة. | arxiv | arabic |
تستند تكييفات التدفق على أساليب تقليل الأبعاد القائمة على التعلم المتعدد ، مثل Isomap ، إلى افتراض أن مجموعة صغيرة من الملاحظات الأولية كافية للتعلم الدقيق للمجموعة ، في حين يمكن رسم محاكمات البيانات المتدفقة المتبقية على هذا المجموعة بأسعار رخيصة. ومع ذلك ، لا توجد نتائج نظرية تظهر أن هذا الافتراض الأساسي صحيح. | arxiv | arabic |
عمليات غوسيان متعددة الخروج (MOGP) هي توزيعات الاحتمالات على وظائف ذات قيمة متجهة ، وقد استخدمت في السابق لعدد الخروج الرجعة والتصنيف متعدد الفئات. وجوه أقل استكشافا من عملية غوسيان متعددة الخروج هو أنه يمكن استخدامه كنموذج تولدي للحقول عشوائية ذات قيمة متجهة في سياق التعرف على النمط. | arxiv | arabic |
في التعلم الآلي غير المشرف عليه، يتم تقييم الاتفاق بين القسمات عادة باستخدام ما يسمى مؤشرات الصلاحية الخارجية. يميل الباحثون إلى استخدام وتقديم تقارير مؤشرات تحدد مقدار الاتفاق بين القسمين لجميع المجموعات في وقت واحد. | arxiv | arabic |
نحن نقدم مخططات بسيطة لبناء شبكات عصبية بايسية (BNNs) ، كتلة بعد كتلة ، مستوحاة من فكرة حديثة عن هيكل العظام الحاسوبي. نحن نظهر كيفية تعديل أنواع الكتل التي تستخدم داخل هيكل العظام الحاسوبي ، يمكننا تحديد علاقات مثيرة للاهتمام مع عمليات غوسيان العميقة (DGP) ، تعلم النواة العميقة (DKL) ، تقريب نوع الميزات العشوائية وغير... | arxiv | arabic |
يلعب تعريف عدم اليقين دوراً رئيسياً في تطوير الأنظمة المستقلة واتخاذ القرارات والتتبع عبر شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSN). ومع ذلك، هناك حاجة إلى توفير حدود ثقة عدم اليقين، خاصة للتتبع الموزع القائم على تعلم الآلة، الذي يتعامل مع كميات مختلفة من البيانات التي يتم جمعها بواسطة الاستشعارات. | arxiv | arabic |
إن الطاقة هي مصدر محدود يجب إدارته بحكمة، مع مراعاة تناغم العرض والطلب ومقيودات القدرة في شبكة التوزيع. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقترح نظرية توحيد تعلم النواة والطرق الجبرية الرمزية. نظهر أن كلا العالمين متزدوجين بطبيعتهم لبعضهم البعض، ونستخدم هذه التزدوجية لمزج الهيكل-وعي الطرق الجبرية مع كفاءة وتعميم النواة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم خوارزمية بسيطة ، تحسين التدرج الطبيعي الحقيقي (TANGO) ، التي تتقارب إلى تراجع تراجع طبيعي حقيقي في حدود معدلات التعلم الصغيرة ، دون تقدير ماريكس فيشر صريح. <br>للموديلات التربيعية هو خوارزمية مثالاً أيضًا لمتوسط تراجع استوكاستي ، حيث يكون المعلم متوسط متحرك من "سرعة" ، تراجع تراجع مستمر. | arxiv | arabic |
وقد أثار حقن الضوضاء الثقيلة في إعادة التكرار في انخفاض التدرج الاستوكاستي (SGD) اهتمامًا متزايدًا في السنوات الأخيرة بسبب فوائدها النظرية والتجريبية للتحسين والتعميم. ومع ذلك ، لا تزال آثارها على الحفاظ على الخصوصية غير مستكشفة إلى حد كبير. | arxiv | arabic |
نستخرج تعبيرات شكل مغلق لحدود القرار المثلى بـ بايز في التصنيف الثنائي لموديل خليط غوسيان المتداخل ذو الاحتمالات العالية (GMM) ، ونظهر كيف يعتمدون على بنية خاصة من تغطيات الفئة ، للبيانات المهيكلة المثيرة للاهتمام بشكل خاص. نثبت تجريبيا ، من خلال تجارب على GMM الاصطناعية مستوحاة من بيانات العالم الحقيقي ، أن شبكات الأع... | arxiv | arabic |
لدى العلماء في العديد من المجالات الحاجة المشتركة والأساسية للحد من الامتعداد: تصور الهيكل الأساسي للبيانات المتعددة الضخمة في مساحة منخفضة الامتعداد. ومع ذلك ، فإن العديد من طرق تقليل الامتعداد تواجه ما يسمى بمشكلة التكثف ، حيث تميل المجموعات إلى التداخل مع بعضها البعض في التضمين. | arxiv | arabic |
تعتبر ضبط المعلمات المفرطة من أكثر أحجام العمل التي تستغرق وقتاً في التعلم العميق. تخفيف المحفزات الحديثة مثل AdaGrad و RMSProp و Adam هذا العمل عن طريق ضبط معدل التعلم الفردي لكل متغير بشكل تكييفي. | arxiv | arabic |
تقديرات الاحتمال القصوى (MLE) لديها العديد من الخصائص الجيدة. على سبيل المثال، يصل التباين غير المفصلي لحل MLE إلى المساواة مع الحد الأدنى غير المفصلي Cram{é}r-Rao (حد الكفاءة) ، وهو الحد الأدنى من التباين الممكن لمتقدير غير متحيز. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نوسع فرضية ميك (ميك 1997) من الرسوم البيانية الموجزة والمتناوبة إلى الرسوم البيانية السلسلة، ونثبت أن فرضية الموسعة صحيحة. على وجه التحديد، نثبت أنه إذا كان الرسوم البيانية السلسلة H هو خريطة استقلالية لنموذج الاستقلال الذي يسببها الرسوم البيانية السلسلة الأخرى G، ثم | arxiv | arabic |
الترميز السريع التغيري (VAE) هو نموذج تولدي قوي يمكن تقدير احتمال نقطة بيانات باستخدام المتغيرات الخفية. في VAE ، يتم تنظيم الجزء الخلفي من المتغير الخفية المعطى نقطة البيانات من قبل المتغير الخفية باستخدام تباين Kullback Leibler (KL). | arxiv | arabic |
نحن ندرس إطار شبكة العصبية العميقة التطورية (EDNN) لتسريع حلول العددية للمعاديل المختلفة الجزئية المعتمدة على الوقت (PDEs). نحن نقدم شبكة العصبية العميقة التطورية من الدرجة المنخفضة (LR-EDNN) ، التي تقيد تطور المعلمات إلى فرعية من الدرجة المنخفضة ، وبالتالي تقليل الجهد التابع الفعال للتدريب مع الحفاظ على دقة الحل. | arxiv | arabic |
TF Boosted Trees (TFBT) هو إطار جديد مفتوح المصدر للتدريب الموزع للأشجار المرتفعة. وهو مبني على TensorFlow ، وتشمل ميزاته المميزة بنية جديدة ، وتفريق الخسائر الآلية ، وتعزيز الطبقة بعد الطبقة يؤدي إلى مجموعات أصغر وتنبؤ أسرع ، ومعايير التعامل متعدد الفئات ، وعدد من تقنيات التنظيم لمنع الإفراط في التكيف. | arxiv | arabic |
واحدة من الإنجازات المميزة لنظرية النماذج الرسومية واختيار النماذج البايسية هي خوارزمية البحث عن المساواة الشائعة (GES) بسبب تشيكرينغ وميك. من المعروف أن GES تقدم بشكل متسق بنية نماذج الرسم البياني الأزرارية الموجزة (DAG) في حالات خاصة مختلفة بما في ذلك نماذج غوسية ومفصلة ، والتي هي بشكل خاص أسرة متكويبة. | arxiv | arabic |
كان هناك اهتمام متزايد بتطبيق تقنيات التعلم الآلي على البيانات المهيمنة العلاقية على أساس الرسم البياني الملاحظ. في كثير من الأحيان، لا يمثل هذا الرسم البياني بشكل كامل العلاقة الحقيقية بين العقد. | arxiv | arabic |
ندرس إطار القاتل المتعدد الذراع غير الثابت (MAB) ونقترح خوارزمية تمثون نموذجية (TS) تستند إلى اختبار كولمغوروف-سميرنوف (KS) باسم TS-KS ، التي تكتشف بنشاط نقاط التغيير وتعيد تعيين معايير TS بمجرد اكتشاف التغيير. على وجه الخصوص ، بالنسبة لحالة القاتل المتعدد الذراعين ، نستخرج حدود على عدد عينات توزيع الجائزة للكشف عن الت... | arxiv | arabic |
متابعة المطابقة المباشرة (OMP) هي خوارزمية تستخدم على نطاق واسع لاسترداد المتجهات المتعددة العالية النقطة في نماذج التراجع الخطية. يتطلب الأداء الأمثل من OMP معرفة \textit{a priori} إما من ضيق متجه التراجع أو إحصاءات الضوضاء. | arxiv | arabic |
يقتصر استخدام نماذج العملية الغوسية عادة على مجموعات بيانات بها بضع عشرات الآلاف من الملاحظات بسبب تعقيداتها وطبعة الذاكرة. | arxiv | arabic |
في علم البيانات، غالباً ما يفترض أن الملاحظات الفردية تأتي بشكل مستقل عن مساحة الاحتمال الأساسية. تظهر matrices kernel التي تتكون من مجموعات كبيرة من هذه الملاحظات بشكل متكرر، على سبيل المثال أثناء مهام التصنيف. | arxiv | arabic |
يتم تحسين نماذج توليد التسلسل عادة مع تعلم تعزيز على المقاييس المحددة من قبل المستخدم. ومع ذلك، فإن التباين العالي في التراجع يعيق الاستخدام العملي لهذه الطريقة. | arxiv | arabic |
وقد كان التقدير الدقيق لأثار العلاج الشخصي داخل موقع الدراسة (مثل المستشفى) صعباً بسبب حجم العينة المحدد. علاوة على ذلك، فإن اعتبارات الخصوصية ونقص الموارد يمنع موقع من الاستفادة من بيانات مستوى الموضوع من مواقع أخرى. | arxiv | arabic |
اعتمدت نهج التعلم الآلي على تصنيف الوثائق متعددة اللوائح إلى حد كبير على تقنيات النمذجة التمييزية مثل آلات الدعم المتجهة. عيب من هذه النهج هو أن الأداء يقلل بسرعة مع زيادة عدد الملصقات الإجمالية وعدد الملصقات لكل وثيقة. | arxiv | arabic |
التنبؤات المحتملة لسلسلة الزمن المتعددة المتغيرات صعبة بسبب عدم الثباتية ، والاعتمادات بين المتغيرات ، وتحولات التوزيع. في حين أظهرت نماذج التوزيع والتطابق التدريجي الحديثة وعدم الوفاء ، فإنها غالبا ما تتجاهل ما سبق المعلومات مثل الوسائل المشروطة والتطابقات. | arxiv | arabic |
نظراً لـ $n$ i.i.d المصفوفات العشوائية $A_i \in \mathbb{R}^{d \times d}$ التي تشارك توقعاتًا مشتركة $\Sigma$، فإن هدف PCA الاختلافي الخاص الاستوتيكي هو تحديد فرعية من الأبعاد $k$ التي تلتقط أكبر اتجاهات التباين من $\Sigma$، مع الحفاظ على الخصوصية التفاضلية (DP) لكل شخص $A_i$. الطرق الحالية إما | arxiv | arabic |
نحن نتناول مشكلة اختبار A / B ، وهو بروتوكول يستخدم على نطاق واسع لتقييم التحسن المحتمل الذي يحققه نظام قرار جديد مقارنة مع خط أساسي. هذا البروتوكول يقوم بتقسيم السكان إلى مجموعتين فرعية ، كل منهما معرضًا لنسخة من النظام وتقدير التحسن على أنه الفرق بين الآثار المقياسة. | arxiv | arabic |
نحن نحدد ضعفًا متأصلًا في نماذج تصنيف العوامل عندما يتم التعبير عن العوامل الخفية كعمل من المعلومات الجانبية ونقترح طريقة جديدة لتخفيف هذا الضعف. نقوم بتصميم طريقة {textit{Kernel Fried Tensor}(KFT) ونقدمها كأداة توقعات واسعة النطاق للبيانات الابعادية العالية. | arxiv | arabic |
التوابل، والتمثيل المتجه منخفض الأبعاد للأشياء، هي أساسية في بناء أنظمة التعلم الآلي الحديثة. في الإعدادات الصناعية، هناك عادة فريق التوابل الذي يدرب على نموذج التوابل لحل المهام المقصودة (مثل توصية المنتج). | arxiv | arabic |
يحتوي التلقائيات التصميم الجزيئي باستخدام التعلم العميق للتعزيز (RL) على وعد بتسريع اكتشاف المركبات الكيميائية الجديدة. تعمل النهج الحالية مع الرسوم البيانية الجزيئية وبالتالي تتجاهل موقع الذرات في الفضاء ، مما يقيدهم إلى | arxiv | arabic |
نحن نظهر أن المعادلات التفاضلية العصبية العادية (ODEs) تتعلم التمثيلات التي تحافظ على توبولوجيات مساحة المدخل وتثبت أن هذا يعني وجود وظائف لا يمكن أن تمثلها ODE العصبية. لمعالجة هذه القيود، نقدم ODE العصبية المرتفعة التي ، بالإضافة إلى كونها نماذج أكثر تعبيرًا ، هي أكثر استقرارًا تجريبياً وتعميمًا أفضل ولديها تكلفة حوس... | arxiv | arabic |
نقوم بتحليل المجموعات على فئة من العمليات الاستوكاسية المحلية غير المميزة ذات الشبيهة بها، والتي تشمل حركة براونية متعددة الكسور كمثيل. عندما يفترض أن يكون عدد المجموعات الحقيقي معروفًا، يتم إدخال مقياس جديد للتباين القائم على التباينات، والذي نستخرج منه خوارزميات التجميع المتسقة تقريبًا بشكل غير المميزة. | arxiv | arabic |
تحتوي العلاجات الطبية المخصصة خصائص المريض الأساسية على إمكانية تحسين نتائج المريض مع الحد من الآثار الجانبية السلبية. تعلم قواعد العلاج الفردية (ITRs) غالبا ما يتطلب جمع مجموعة بيانات متعددة [1] المواقع ؛ ومع ذلك ، لا تأخذ منهجية ITR الحالية في الاعتبار التباين بين المواقع ، مما يمكن أن يؤذي تعميم النموذج عند النشر مر... | arxiv | arabic |
في حين أن هبوط التراجع المرجعي الاستوتيكي (SGD) هو واحد من أهم حصان العمل في التعلم الآلي ، فإن خصائص التعلم للعديد من المتغيرات المستخدمة عملياً لا يتم فهمها بشكل جيد. في هذه الورقة ، ندرس أقل مربعات التعلم في إعداد غير مبرمري ونساهم في ملء هذا الفجوة من خلال التركيز على تأثير وتفاعل العديد من الممرات ، والبثات الصغير... | arxiv | arabic |
يتم إعطاء مثال على وظيفة تنشيط $\sigma$ بحيث تتحرك شبكات مع تنشيط $\\sigma، \lfloor\cdot\rfloor\}$، ووزن عدد كامل وبنية ثابتة تعتمد على $d$ تقريبًا على وظائف مستمرة على $[0,1]^d$. يتم استنباط نطاق الأوزن الكاملة المطلوبة لـ $\varepsilon$-تقريب وظائف مستمرة هولدر، مما يؤدي إلى معدل التقارب من ترتيب $n^{\frac{-2\beta}{2\... | arxiv | arabic |
نقدم مساحة قياسية جديدة من رموز تنشيط ReLU مجهزة بعيدة هامينغ قصيرة التي تثبت تعادلًا بين عناصرها والجثث متعددة الأبعاد في مساحة المدخل التي أثبتت مؤخراً أنها مرتبطة ارتباطًا قويًا بالسلامة والثبات والثقة. تسمح هذه العدادات العادية بحساب العلاقات المجاورة بين الجثث متعددة الأبعاد. | arxiv | arabic |
توفر شبكات Wasserstein Generative Adversarial Networks (WGANs) فئة متنوعة من النماذج، التي جذبت اهتمامًا كبيرًا في تطبيقات مختلفة. ومع ذلك، فإن هذا الإطار له عيوب رئيسية: | arxiv | arabic |
في علوم الحياة، يستخدم الخبراء عموما المعرفة التجريبية لإعادة تشفير المتغيرات، واختيار التفاعلات وإجراء الانتخابات عن طريق النهج الكلاسيكي. الهدف من هذا العمل هو إجراء خوارزمية التعلم الآلي لانتخاب المتغيرات التي يمكن أن تؤدي إلى معرفة ما إذا كان الخبراء يمكن أن تساعد في اتخاذ قرارهم أو ببساطة استبدالها بالآلة وتحسين م... | arxiv | arabic |
أزمة الهجرة أو تغير المناخ أو المنازل الضريبية: التحديات العالمية تحتاج إلى حلول عالمية. ولكن الاتفاق على نهج مشترك يصعب دون أساس مشترك للنقاش. | arxiv | arabic |
يقوم التوقيع المتوقع بتخريط مجموعة من تدفقات البيانات إلى تمثيل أبعاد أقل ، مع خاصية ملحوظة: يمكن لمتنصر الميزات الناتجة أن يخصّص بالكامل توزيع توليد البيانات. تم استخدام هذا التضمين بشكل ناجح لبناء خوارزميات تعلم الآلة (ML) متعددة من خلال النطاقات المختلفة لسلسلة الزمن والبيانات المتسلسلة. | arxiv | arabic |
منذ إدخال شبكات المضاد الجينري (GAN) ومتفرقات التشفير الذاتي (VAE) ، شهدت الأدب المتعلق بالنمذجة الجينريية إعادة هائلة. أداء تجربي مثير للإعجاب ولكنه لا يزال محاولاً التفادي من GAN أدى إلى ظهور العديد من شبكات GAN-VAE الهجينة ، مع آمال أداء مستوى GAN ومزايا إضافية ل VAE ، مثل مُشفّر لتقليل الميزات ، الذي لا يقدمها GANs... | arxiv | arabic |
يُصعب الكشف عن التشوهات في نظم إدارة قواعد البيانات (DBMS) بسبب عدد متزايد من الإحصاءات (الوضع) ومقاييس الأحداث في نظام البيانات الكبيرة. في هذه الورقة، أقترح نظام تشخيص DBMS تلقائي يكتشف فترات التشوهات مع قياسات إحصاءات DB غير طبيعية ويجد الأحداث السبببيّة في الفترات. | arxiv | arabic |
يتم تدريب نماذج التوزيع عادة باستخدام مطابقة النتيجة ، وهو هدف تعلم معتدل على عملية الضوضاء الأساسية التي توجيهها النموذج. يجادل هذا الورقة بأن عمليات الضوضاء ماركوف تتمتع بميزة على البدائل ، حيث أن مشغلي ماركوف الذين يحكمون عملية الضوضاء فهموا جيدا. | arxiv | arabic |
تركز هذه الورقة على التعلم الإحصائي من البيانات التي تأتي كقياسات الاحتمال. في هذا الإطار، تتكون النهج الشائع في دمج هذه البيانات في مساحة هيلبرت مع إما الخطية تحويل المثالي أو Kernel Mean Embedding. | arxiv | arabic |
تسمح أساليب التراجع الاستوكاسطي بتعلم النماذج الاحتمالية من كميات كبيرة من البيانات. في حين أن الحجم الكبير (متعددات التعلم) أثبت أنه أفضل للمربعات الأقل (مثل ضوضاء غوس) بمجرد الجمع مع متوسط المعلمات ، لا يؤدي هذه إلى خوارزميات متقاربة بشكل عام. | arxiv | arabic |
للاستنتج من تمثيل متعدد الطبقات لمتجهات العد الابعاد العالي، نقترح شبكة باور غاما بويسون (PGBN) التي تقوم بتحديد كل طبقاتها إلى ناتج مصفوفة وزن الاتصال والوحدات الخفية الحقيقية غير السلبية للطبقة التالية. يتم تدريب الطبقات الخفية من PGBN بشكل مشترك مع عينة غيبس الصعودية والأسفل، كل إعادة من عيناتها الصعودية Dirichlet ت... | arxiv | arabic |
تقترح هذه الورقة استخدام "العديد من التصفيات" لإنتاج درجات ثقة قابلة للتفسير وموثوق بها للمخرجات التي تولدها نماذج لغة كبيرة (LLM). | arxiv | arabic |
تم تطوير إطار التعلم العالمي للحصول على ضمانات على معدلات التعلم التي تنطبق على أي توزيع ثابت ، والتي يمكن أن تكون أسرع بكثير من تلك التي تنطبق بشكل متساوي على جميع التوزيعات. نظراً لأن مبدأ التقليل التجريبي للمخاطر (ERM) أساسي في نظرية PAC وموجود في كل مكان في التعلم الآلي العملي ، درس العمل الأخير من <a href="https:/... | arxiv | arabic |
يعد اكتشاف الهيكل من بيانات سلسلة الزمن مشكلة رئيسية في مجالات الدراسة التي تعمل مع نظم معقدة. معظم نتائج التعرف والخوارزميات التعلمية تفترض أن الديناميكيات الأساسية تكون متفرقة في الوقت. | arxiv | arabic |
تعتمد أساليب القاعدة القائمة على النواة مثل أجهزة الدعم المتجهة (SVMs) عادةً على مقياس الاحتمال الأساسي $\mathrm{P}$ (وذلك مقياس تجربي $\mathrm{D}_n$ في التطبيقات) وكذلك على مُعيار التنظيم $\lambda$ والنواة $k$. في حين أن الصمود الإحصائي الكلاسيكي يعتبر فقط تأثير اضطرابات صغيرة في $\mathrm{P}$، فإن الورقة الحالية تحقق ... | arxiv | arabic |
وتناول هذه الورقة مشكلة تصنيف البيانات العالية الأبعاد بشكل فعال على شبكات لامركزية. تستخدم أجهزة الدعم المتجهزة للدعم المجرّم على نطاق واسع للمهام التصنيفية العالية الأبعاد. | arxiv | arabic |
في هذا العمل، نقترح طريقة تستند إلى التعلم العميق لإجراء تحليل رجعة شبه المقاييس للمعلومات المتعلقة بالمكان. وبالتحديد، نستخدم شبكة عصبية عميقة متصلة بصعوبة مع وظيفة تنشيط الوحدة الخطية المصلحة (ReLU) لتقدير وظيفة رجعة مجهولة التي تصف العلاقة بين الاستجابة والتغيرات في وجود الاعتماد الفضائي. | arxiv | arabic |
تقرير عن أسلوب تحليل البقاء على قيد الحياة في الأساس يتنبأ من منحنى البقاء على قيد الحياة المحددة للموضوع و الأوقات باستخدام المعلومات حول مواضيع التدريب التي تشبه أكثر موضوع التجربة. يمكن أن تكون هذه المواد التدريبية الأكثر تشابهًا كدليل توقعات. | arxiv | arabic |
نقترح افتراض هندسي على المصفوفات البيانات غير السلبية بحيث تحت هذا الافتراض ، يمكننا توفير حدود أعلى (كل من التحديد والاحتمال) على الخطأ النسبي لتنسيب المصفوفات المصفوفة غير السلبية (NMF). يستخدم الخوارزمية التي نقترحها أولاً افتراض هندسي للحصول على تجميع دقيق لعمدات المصفوفات البيانية ؛ في وقت لاحق ، فإنه يستخدم العدي... | arxiv | arabic |
شبكات الهيبرترونيات هي شبكات عصبية تولد ثقيلة لشبكة عصبية أخرى. نحن نصوص هدف تدريب شبكة الهيبرترونيات كتحل بين الدقة والتنوع، حيث يتخذ التنوع في الاعتبار تحولات التناظرية البسيطة للشبكة المستهدفة. | arxiv | arabic |
نأخذ في الاعتبار مشكلة تعلم متعددة الرؤى المعروفة باسم تحليل المكونات المستقلة المجموعة (مجموعة ICA) ، حيث الهدف هو استعادة المصادر المستقلة المشتركة من العديد من الرؤى. يتطلب النمذجة الإحصائية لهذه المشكلة أخذ الضوضاء في الاعتبار. | arxiv | arabic |
نأخذ في الاعتبار مشكلة التعبئة المتعددة الفترات متعددة الفئات ذات الصلة الخطية (LMMP) حيث الهدف هو إعداد العناصر بحيث يكون متجه الاستهلاك الإجمالي أقل من متجه الميزانية المعينة والقيمة الإجمالية أكبر قدر ممكن. نأخذ في الاعتبار الإعداد حيث تكون الجائزة ومجهل الاستهلاك المرتبط بكل عمل وظيفة خطية متعلقة بالفئة من السياق، ... | arxiv | arabic |
من خلال منظور تعريف عدم اليقين (UQ) ، نظهر أن النماذج التوليدية القائمة على النتائج (SGMs) قوية بشكل مؤكد لمصادر الأخطاء المتعددة في التنفيذ العملي. أدائنا الأساسي هو نظرية انتشار عدم اليقين (WUP) في واتسيرستن، وهو مقيدة UQ في شكل نموذج يصف كيفية انتشار خطأ $L^2$ من تعلم وظيفة النتائج إلى كرة Wasserstein-1 ($\mathbf{d}... | arxiv | arabic |
حققت الشبكات العصبية نجاحات ملحوظة في مهام التعلم الآلي. تم توسيع هذا مؤخراً إلى تعلم الرسومات باستخدام الشبكات العصبية. | arxiv | arabic |
نأخذ في الاعتبار مشكلة تقدير الإشارة في النماذج الخطية العامة المحددة عن طريق ماتريص التصميم غير المتغيرة بشكلٍ متناوب. نظرًا لأن هذه المصفوفات يمكن أن تكون لها توزيعٍ طيفيٍ تعسفي، فإن هذا النموذج مناسبًا جدًا لاستكشاف هيكلات التواصل المعقدة التي تظهر في كثير من الأحيان في التطبيقات. | arxiv | arabic |
التسمية اليدوية لمثائل التدريب هي ممارسة شائعة في التعلم المشرف عليه. عندما تكون مهمة التسمية من صعوبات غير بسيطة، قد لا تكون العلامات المقدمة مساوية لتسميات الحقيقة الأساسية، ويُدخل ضجيج العلامات في مجموعة بيانات التدريب. | arxiv | arabic |
وتتناول هذه الدراسة تحديات الفساد المتعكس في التعلم القائم على النموذج (RL) ، حيث يمكن أن يتم تلف ديناميكية الانتقال من قبل خصم. تركز الدراسات الحالية حول RL القوية للفساد في الغالب على وضع RL الخالية من النموذج، حيث غالباً ما يتم استخدام رجعة القوية لأقل مربع لتقدير وظيفة القيمة. | arxiv | arabic |
التضمين الخطي المحلي (LLE) هو طريقة تخفيض الأبعاد الطيفية غير الخطية وتعلم متعدد. لديها خطوتين رئيسيتين هي إعادة بناء خطي وتضمين خطي للنقاط في مساحة المدخلات ومساحة التضمين ، على التوالي. | arxiv | arabic |
نموذجات الدولة والمكان (SSM) هي فئة نموذجية تعبيرية للغاية لنماط التعلم في بيانات سلسلة الزمن وتحديد النظام. أثبتت الإصدارات التحديدية من SSM (مثل LSTMs) نجاحًا كبيرًا في نمذجة بيانات سلسلة الزمن المعقدة. | arxiv | arabic |
بالنسبة للعديد من الأمراض المعقدة، هناك مجموعة واسعة من الطرق التي يمكن أن يظهر بها الفرد المرض. التحدي الذي يواجهه الطب الشخصي هو تطوير أدوات يمكن أن تتوقع بدقة مسار المرض الفردي ، والتي يمكن بدورها تمكين الأطباء من تحسين العلاجات. | arxiv | arabic |
يمكن استخدام المصفوفات المقطوعة كمصفوفات دقة في عدة نماذج بما في ذلك نماذج خطية في الفضاء الحالي ، وبعض العمليات الغوسية ، وحقول غوسية ماركوف عشوائية. الهدف من الورقة هو جعل طرق الاستنتاج الحديثة (مثل الاستنتاج المتغير أو العينات القائمة على التراجع) متاحة للماذج غوسية بدقة مقسمة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم إطار عمل غوسي ضافي يحسب قيود الوحدة ويمكن تحديده إلى أبعاد عالية. | arxiv | arabic |
تجذب النماذج المفروضة على المقاييس الكثير من الاهتمام في عصر علم البيانات والتعلم العميق. تم ملاحظة تجريبية أنه على الرغم من أن هذه النماذج ، مثل الشبكات العصبية العميقة ، تتلائم بشكل كبير مع بيانات التدريب ، إلا أنها لا تزال قادرة على تحقيق خطأ اختبار صغير ، وأحياناً حتى {\em outperform} الخوارزميات التقليدية التي تم ... | arxiv | arabic |
في الاستنتاج المتغير (VI) ، يتم اختيار تقريب التوزيع الخلفي من عائلة من التوزيعات من خلال التحسين الرقمي. مع الوظيفة الموضوعية المتغيرة الأكثر شيوعا ، المعروفة باسم الحد السفلي للدليل (ELBO) ، يمكن ضمان التقارب فقط إلى المثالي المحلي. | arxiv | arabic |
التفسير الحالي للانخفاض المرجعي الاستوائي (SGD) كعملية استوائية يفتقر إلى عمومية في أن مخططته الرقمية تقيد ديناميكية الوقت المستمر وكذلك وظيفة الخسارة وتوزيع ضجيج المرجعي. نحن نقدم مخططًا مبسطًا مع ظروف أكثر خفيفة يفسر المرجعي SGD كقريبة في الوقت المتفرد من عملية Ito. | arxiv | arabic |
يعتبر معالجة التسلسلات الزمنية محورًا في مجموعة متنوعة من التطبيقات في الرعاية الصحية ، وبخاصة الكهربائية القلبية متعددة القنوات (ECG) طريقة تشخيصية منتشرة للغاية تعتمد على نمذجة التسلسلات القوية. في حين أن شبكات الأعصاب المتكررة (RNNs) أدت إلى تقدم كبير في التشخيص الآلي مع بيانات سلسلة الزمن ، فإنها تؤدي إلى أداء سيئ ... | arxiv | arabic |
إن إمدادات الطاقة من الموارد المتجددة تتزايد عالميا حيث يتوقع أن تتجاوز توليد الطاقة المتجددة أنواع أخرى من توليد الطاقة في المستقبل المنظور. زيادة توليد الطاقة من الموارد المتجددة، وخاصة الطاقة الشمسية والرياحية، تعرض شبكة الطاقة إلى المزيد من الضعف، وربما بسبب توليدها المتغير، مما يسلط الضوء على أهمية أساليب التنبؤ ا... | arxiv | arabic |
في هذا المختصر ندرس خصائص التعميم لمجموعة حديثة من وظائف التفعيل غير المعلمية المقترحة ، وظائف تفعيل النواة (KAFs). يقدم KAF ملامح إضافية في عملية التعلم من أجل تكييف عدم الخطية بشكل فردي على أساس كل عصبية ، واستغلال توسيع النواة رخيص من كل قيمة تفعيل. | arxiv | arabic |
القراصنة الخطية الستوكاستية ذات الميزات النادرة العالية الأبعاد هي نموذج عملي لمجموعة متنوعة من المجالات ، بما في ذلك الطب الشخصي والإعلان عبر الإنترنت. نستخرج من هذا الاختبار الحد الأدنى الجديد $\Omega(n^{2/3})$ الخسارة الحد الأدنى للقراصنة الخطية النادرة في النظام الفقير من البيانات حيث يكون الأفق أصغر من الجهة المحي... | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.