text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
تقدم التنبؤات المتوافقة إطارًا خاليًا من التوزيع لبناء مجموعات التنبؤات مع ضمانات التغطية. في الممارسة العملية ، قد تكون هناك مجموعات متوافقة متعددة سارية المتاحة ، والتي تنشأ عن نماذج أو منهجيات مختلفة. | arxiv | arabic |
تُعد مُدمّرات الكثافة تحوّلات قابلة للتفريق والتحوّل التي ترسم صورًا متعددة التغيرات من PDF من الهيكل التعسفي (الاندروبيّة المنخفضة) إلى PDF غير المُهيّدة (الاندروبيّة القصوى). تعد الغوسيّة المتعددة التغيرات والمُعادلة المتعددة التغيرات أمثلة محددة على هذه العائلة، والتي تفكّر تعقيدات PDF الأصليّة من خلال مجموعة من الت... | arxiv | arabic |
نقدم نتيجة تخصيص مستقلة عن الأبعاد لأكبر من العمليات الغوسية المركزة: دع $T$ تكون أي مجموعة (ربما لا نهاية لها) محدودة من المتجهات في $\mathbb{R}^n$، ودع $\{\boldsymbol{X}_t\}_{t\in T}$ تكون العملية الغوسية القنونية على $T$. نظهر أن هناك $O_\varepsilon1) $$-subset $S \\seteq T$ ومجموعة من القيم الحقيقية $\{c_s}_{s \in ... | arxiv | arabic |
تعد تعريف عدم اليقين المتواصل قوة رئيسية في أساليب بايسيون. ولكن الخوارزميات الحديثة للإستنتاجات الخلفية البايسيونية التقريبية غالبا ما تتضحى بتقديرات عدم اليقين الخلفية الدقيقة في السعي لتحقيق التوسع. | arxiv | arabic |
تحليل الحساسية العالمية (GSA) هو دراسة تأثير أي مدخلات معينة على نتائج نموذج. في سياق التصميم الهندسي، تم استخدام GSA على نطاق واسع لفهم المساهمات الفردية والجماعية للمتغيرات التصميمية على أهداف التصميم. | arxiv | arabic |
نحن نطور صيغ التوزيعية القوية التطبيقية (DRO) للعودة الخطية المتعددة المتغيرات (MLR) والعودة اللوجستية متعددة الفئات (MLG) عندما يمكن أن تكون كل من التغيرات والردود / العلامات قد تلوثت من قبل المتغيرات. يستخدم إطار DRO مجموعة غموضة احتمالية تعريفها ككرة من التوزيعات التي هي قريبة من التوزيع التجريبي لمجموعة التدريب بمع... | arxiv | arabic |
وقد أثبتت شبكة الخصومة التوليدية (GAN) أنها أداة قوية للتعلم الآلي في تحليل بيانات الصور وتوليدها. في هذه الورقة، نقترح استخدام شبكة الخصومة التوليدية المشروطة (CGAN) لتعلم وتحاكي بيانات سلسلة الزمن. | arxiv | arabic |
معيار المعلومات البايزية (BIC) ، الذي يتم تعريفه باعتباره احتمال سجل البيانات الملاحظة ناقصًا مصطلح عقوبة بناءً على حجم العينة $N$ ، هو معيار اختيار نموذج شائع لتحليل العوامل مع بيانات كاملة. تم اقتراح هذا التعريف أيضًا للبيانات غير الكاملة. | arxiv | arabic |
كان تحديد الطرق الاصطناعية التي تنتهي بمنتج مطلوب عملية تستغرق وقتاً طويلاً تعتمد إلى حد كبير على المعرفة الخبرية المتعلقة بجزء محدود من مساحة التفاعل بأكملها. في الوقت الحالي، تقنيات التعلم الآلي الناشئة تعكس عملية التخطيط الاصطناعي. | arxiv | arabic |
نقترح إطارًا نظريًا للتفكير في تطبيع النتائج ، مما يؤكد أن التطبيع غير ضروري في ظل ظروف مثالية (من المعترف بها هشة). ومع ذلك ، إذا لم يتم تلبية هذه الشروط ، على سبيل المثال في ظل تحول مجموعة البيانات بين التدريب والوقت التشغيلي ، فإن نظريتنا تكشف عن اعتمادات بين النتائج التي يمكن استغلالها من خلال استراتيجيات مثل تطبيع... | arxiv | arabic |
تقييم النماذج له أهمية حاسمة في تطبيق الإحصاءات الحديثة. تم استخدام بناء ROC وحساب AUC على نطاق واسع لتقييم التصنيف الثنائي. | arxiv | arabic |
نحن نقدم مقدمة لطرق التوقيع، مع التركيز على خصائصها النظرية وتطبيقات التعلم الآلي. تقسم عرضنا إلى جزئين. | arxiv | arabic |
الرسم البياني القريب المشترك (SNN) هو نوع من بناء الرسم البياني باستخدام معلومات القريب القريب المشترك ، وهو مقياس التشابه الثانوي على أساس التصنيفات التي تسببها مقياس القريب الأقرب من القريب الأول ($k$-NN). تم الترويج لقياسات SNN بأنها أقل عرضة للعنة الأبعاد من قياسات المسافة التقليدية ، وبالتالي تم استخدام أساليب باس... | arxiv | arabic |
عند إطلاق الحكمات من البشر لمقدار مجهول، غالبا ما يكون لدى المرء خيار إجراء قياسات مباشرة (كاردينال) أو مقارنة (أردينال). في هذه الورقة نقوم بدراسة الميزات النسبية لأي من الخيارين، حيث يوفر إرشادات تجربية ونظرية لانتخاب مخطط قياس. | arxiv | arabic |
توفر هذه الورقة للقارئ مقدمة قصيرة جدا لبعض من نظرية وأساليب تعدين بيانات النص. يهدف هذا المقال إلى تقديم القارئ إلى بعض منهجيات الحالية التي يتم استخدامها في هذا المجال التخصصي في الوقت نفسه جعل القارئ على دراية ببعض التحديات المثيرة للاهتمام التي لا تزال لا بد من حلها في هذا المجال. | arxiv | arabic |
معظم شبكات العالم الحقيقي كبيرة جداً ليتم قياسها أو دراستها مباشرة، وهناك اهتمام كبير بتقدير خصائص الشبكة العالمية من أساسيات صغيرة. واحدة من أهم خصائص العالمية هي عدد القمم/العقد في الشبكة. | arxiv | arabic |
لا يزال نموذج عدم اليقين في الشبكات العصبية العميقة، على الرغم من التقدمات الهامة الأخيرة، مشكلة مفتوحة. الشبكات العصبية البايزية هي حل قوي، حيث يكون الاختيار الأول على أوزان الشبكة هو اختيار التصميم، غالبًا ما يكون توزيعًا طبيعيًا أو توزيعًا آخر يشجع على التقشف. | arxiv | arabic |
لمعالجة تحدي الانتشار إلى الوراء من خلال المتغيرات الفئوية ، نقترح تقدير التراجع المضاد لـ augment-REINFORCE-swap-merge (ARSM) الذي ليس متحيزًا وله اختلافات منخفضة. تستخدم ARSM أولاً التراجع المتغير ، REINFORCE ، و Rao-Blackwellization لإعادة تعبير التراجع كانتظار في إطار توزيع Dirichlet ، ثم تستخدم تبادل المتغيرات لبن... | arxiv | arabic |
نحن نطور إجراء مزيج لنظم متعددة الاستشعارات لمراقبة تدفقات البيانات من أجل نقطة تغيير تسبب تدهور تدريجي إلى مجموعة فرعية من التدفقات. يفترض أن الملاحظات هي متغيرات عشوائية طبيعية في البداية مع وسائل ثابتة ومختلفات معروفة. | arxiv | arabic |
تتطلب تقنيات الجرافات المتطرفة لقياس شبكة الجرافات ، أو لتعلم عدد الكلاسترات ، تسطيح النواة. يتم اختيار وظيفة النواة وعرض النطاق العاديًا بشكل تعريضي و يؤثر بشكل كبير على الناتج الناتج. | arxiv | arabic |
التحدي الرئيسي في التصوير بالقطر السيني الحاسوبي هو تقليل جرعة الإشعاع مع الحفاظ على جودة عالية للصور التي تم إعادة بناؤها. لخفض جرعة الإشعاع، يمكن للحد من عدد مشاهدات الإشارة (CT) ؛ ومع ذلك، يصبح من الصعب تحقيق إعادة بناء صورة عالية الجودة مع انخفاض عدد مشاهدات الإشارة. | arxiv | arabic |
نحن ندرس حدود الأداء العالية الأبعادية من أداء مشاكل التصنيف الثنائي المشرف على السيطرة حيث تكون كثافة الشروط للطبقة غوسية مع وسائل وموافقات مجهولة وعدد أبعاد الإشارة يتقلب أسرع من عدد عينات التدريب المعلقة. نحن نظهر أن خطأ بايز، أي الحد الأدنى من احتمالات الخطأ المتاحة مع معرفة التوزيع الكاملة والفئات المحتملة، يمكن أ... | arxiv | arabic |
في العديد من الإعدادات العلمية هناك حاجة إلى تصميم تجريبي تكييفي لتحكم عملية تحديد مناطق مساحة البحث التي تحتوي على أكبر عدد ممكن من الإيجابيات الحقيقية تخضع لمعدل منخفض من الاكتشافات الكاذبة (أي إنذارات كاذبة). قد تختلف مثل هذه المناطق من مساحة البحث بشكل كبير عن مجموعة متوقعة تقلل من خطأ 0/1 وتحديد دقيق قد يتطلب استر... | arxiv | arabic |
في هذه الورقة ندرس كيفية تقييم توقعات توزيع البقاء باستخدام تدابير التمييز. هذه مشكلة غير بسيطة لأن تدابير التمييز هي الأكثر استخداما في تحليل البقاء ومع ذلك لا توجد طريقة واضحة لاستبعاد توقعات المخاطر من توقعات التمييز. | arxiv | arabic |
في هذا العمل، ندرس افتراض التعرف على نماذج معادلات بناء غوسية خطية (SEMs) حيث يتم تحديد كل متغير من خلال وظيفة خطية من أوليائه بالإضافة إلى الخطأ الموزع عادة. وقد أظهر أن نماذج المعادلات بناء غوسية خطية يمكن تحديدها بالكامل إذا كانت جميع اختلافات الخطأ هي نفسها أو معروفة. | arxiv | arabic |
كم عدد بيانات التدريب اللازمة لتعلم مهمة مشرف عليها؟ غالباً ما يلاحظ أن خطأ التعميم ينخفض إلى $n^{-\beta}$ حيث $n$ هو عدد أمثلة التدريب و $\beta$ وهو مؤشر يعتمد على البيانات والخوارزمة. | arxiv | arabic |
القاتل السياقي الخطي هو فئة مهمة من مشاكل صنع القرار المتسلسل مع مجموعة واسعة من التطبيقات على أنظمة التوصية، الإعلان على الإنترنت، الرعاية الصحية، والعديد من المهام الأخرى المتعلقة بالتعلم الآلي. في حين أن هناك الكثير من البحوث السابقة، لا تزال حدود الشدّة للأسف للقاتل السياقي الخطي مع مجموعات عمل لا نهاية لها مفتوحة. | arxiv | arabic |
إن هبوط التهاب المرجع الستوكاستيك مع الزخم هو تغير شائع من هبوط التهاب المرجع الستوكاستيكي ، والذي تم الإبلاغ عنه مؤخراً بأنه له علاقة وثيقة بالتوزيع منخفض لنجفين. في هذه الورقة ، قمنا بإعداد تقدير خطأ كمي بينهم في مسافات 1-واسترين والتبديل الإجمالي. | arxiv | arabic |
ويتناول هذا الورق إنتاج فترات التنبؤ (PI) من قبل الشبكات العصبية لقياس عدم اليقين في مهام التراجع. من المحور أن تكون PI عالية الجودة ضيقة قدر الإمكان، مع التقاط جزء محدد من البيانات. | arxiv | arabic |
يتضمن خط أنابيب معالجة إشارات الصوتية النموذجية مراحل تحليل متعددة منقطعة، بما في ذلك حساب تمثيل تردد زمني يليها تحليل ميزات على أساس الطيف. نظهر كيف يمكن صياغة تحليل تردد زمني وتعامل المصفوفات غير السلبية بشكل مشترك كنموذج عملية غوسية مزيجية طيفية مع سابقات غير ثابتة على معايير التباين الضخم. | arxiv | arabic |
التعلم النشط هو مجال فرعي للتعلم الآلي الذي تم تصميمه لتصميم ونموذج أنظمة ذات تكاليف العينات باهظة الثمن. تتعرض الأنظمة الصناعية والهندسية عموماً لقيود فيزيائية قد تسبب فشلًا مميتًا عند انتهاكها، في حين يتم تقليل هذه القيود في كثير من الأحيان في التعلم النشط. | arxiv | arabic |
نماذج ماركوف المخفية (HMMs) هي أداة منتشرة لنموذج بيانات سلسلة الزمن ، وقد استخدمت على نطاق واسع في مهمتين رئيسيتين من النسخ الموسيقية الآلية (AMT): تخصيص النوتات المضربة ، أي تحديد النوتات المضربة بعد تقدير متعدد اللحظات ، والمعالجة اللاحقة ، أي تصحيح تخصيص النوتات باستخدام بيانات التدريب. في هذه الورقة ، نستخدم طريقة... | arxiv | arabic |
تستخدم أساليب الاختيار القائمة على التدفق في عملية أخذ العينات والنمذجة التوليدية أنظمة ديناميكية متواصلة لتمثيل {خريطة النقل} التي تدفع إلى الأمام مقياس المصدر إلى مقياس هدف. توفر إدخال محور الوقت حرية تصميم كبيرة، والسؤال الرئيسي هو كيفية استغلال هذه الحرية. | arxiv | arabic |
نعتبر التصنيف الثنائي شبه المشرف للتطبيقات التي يتم فيها تجميع نقاط البيانات بشكل طبيعي (على سبيل المثال ، استجابات المسحات المجموعة حسب الحالة) والبيانات المسجلة متحيزة (على سبيل المثال ، لا يمثلون استجيبات المسحات عن السكان). تتداخل المجموعات في مساحة الميزات وبالتالي فإن أنماط الدخول والخروج مرتبطة بين المجموعات. | arxiv | arabic |
نحن ندرس شبكات عصبية عميقة (DNNs) تدرب على بيانات الصورة الطبيعية مع علامات عشوائية بالكامل. على الرغم من شعبيتها في الأدب ، حيث غالبا ما تستخدم لدراسة التذكر ، والتعميم ، والظواهر الأخرى ، لا يعرف الكثير عن ما يتعلمه DNNs في هذا الإطار. | arxiv | arabic |
تعدد الفرق بين وظائف كثافة الاحتمال ، $p$ و $q$ ، باستخدام البيانات المتاحة ، هو مشكلة أساسية في الإحصاء والتعلم الآلي. النهج المعتاد لمعالجة هذه المشكلة هو تقدير نسبة الاحتمال (LRE) بين $p$ و $q$ ، الذي - بحسب أفضل معرفتنا - تم التحقيق فيه أساسا للحالة غير متصلة بالإنترنت. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، ندرس مشكلة تعلم التمثيلات المفصلة. نظرا لزوج من الصور التي تتشارك بعض الصفات، نعتزم إنشاء تمثيل منخفض الأبعاد الذي ينقسم إلى قسمين: تمثيل مشترك يستحوذ على المعلومات المشتركة بين الصور وتمثيل حصري يحتوي على المعلومات المحددة لكل صورة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم نهجا جديدا لتعلم التمثيلات الموزعة المزودة بالشكل الموحد والبديهي باستخدام التشفير الثنائي. بدلا من تلخيص الأصوات الخبيرة مثل منتجات الخبراء، نستخدم للكل متغير رأي الخبير الأكثر موثوقية. | arxiv | arabic |
توفر طرق تقليل الأبعاد (DR) نهجًا منهجيًا لتحليل البيانات الارتفاعية. شرط رئيسي لـ DR هو دمج الاعتمادات العالمية بين العينات الأصلية والمتضمنة مع الحفاظ على الكلاستير في مساحة التضمين. | arxiv | arabic |
توفر الرسوم البيانية أداة فعالة لتمثيل الأشياء في تطبيقات رؤية الكمبيوتر المختلفة. بمجرد إنشاء التمثيلات القائمة على الرسوم البيانية، فإن السؤال المهم هو كيفية مقارنة الرسوم البيانية. | arxiv | arabic |
مشكلة أساسية في الإحصاءات والتعلم الآلي الاحتمالي هي حساب توزيعات الاحتمالات والتوقعات. هذه هي المشكلة الأساسية للإحصاءات البايزية والتعلم الآلي، والتي تضع جميع الاستنتاجات في إطار توقعات فيما يتعلق بالتوزيع الخلفي. | arxiv | arabic |
الهدف من التعلم النشط هو تحقيق نفس الدقة التي يمكن تحقيقها من خلال التعلم السلبي، مع استخدام عدد أقل من اللبكات. تم إثبات التوفيرات التكثيفية من حيث تعقيد اللبكات في حالات خاصة جداً، ولكن الحدود الأساسية المنخفضة تظهر أن مثل هذه التحسينات مستحيلة بشكل عام. | arxiv | arabic |
توزيعات فئة منتشرة في التعلم الآلي، على سبيل المثال، في التصنيف، ونماذج اللغة، وأنظمة التوصيات. ومع ذلك، عندما يكون عدد النتائج المحتملة كبير جدا، فإن استخدام توزيعات فئة يصبح مكلفاً من الناحية الحسابية، حيث أن المعقدة تتقلب خطياً مع عدد النتائج. | arxiv | arabic |
نحن ندرس التنظيم الذي يسببه حقن الضوضاء الغاسية في الشبكات العصبية. على الرغم من أن هذه الحقن قد تم دراستها على نطاق واسع عند تطبيقها على البيانات، إلا أن هناك عدد قليل من الدراسات حول فهم تأثير التنظيم الذي يسببونه عند تطبيقه على تنشيط الشبكات. | arxiv | arabic |
تختلف نهج استخدام مجتمعات التعلم الآلي والبحوث السريرية للبيانات العالمية الحقيقية (RWD) ، بما في ذلك البيانات التي تم التقاطها في سجل الصحة الإلكتروني (EHR) ، بشكل كبير. في حين يستخدم الباحثون السريريون RWD بحذر للتحقيقات السريرية ، تستخدم ML لفريقات الرعاية الصحية مجموعات بيانات عامة مع دراسة ضئيلة لتطوير خوارزميات ج... | arxiv | arabic |
تدرس هذه الورقة مشكلة نمذجة وتقدير عضوية المجتمع للعقد في شبكة موجهة حيث يتم ربط كل عقدة صف (عمود) بعامل يحدد عضويةها في كل مجتمع صف (عمود). لنموذج هذه الشبكة الموجزة، نقترح نموذج عضوية مختلطة محولة بدرجة مستوى (DiDCMM) من خلال النظر في التعدد المتعدد. | arxiv | arabic |
خوارزميات الاستنتاج الاحتمالي التقريبية هي مركزية في العديد من المجالات. ومن الأمثلة على ذلك الاستنتاج المتسلسل من مونت كارلو في الروبوتات، الاستنتاج المتغير في التعلم الآلي، وآلية ماركوف سلسلة مونت كارلو في الإحصاءات. | arxiv | arabic |
أظهرت الأبحاث الأخيرة أن النماذج الحديثة عرضة للغاية للتشويش المتعثر في المدخلات. نقدم مقترحًا كاوبوي، وهو نهج للكشف عن الهجمات المتعثرة والدفاع عنها باستخدام كلا من المتميز والجهاز المولّد لمجموعة GAN المدربة على نفس مجموعة البيانات. | arxiv | arabic |
يقدم هذا الورقة خوارزميات جديدة لمشكلة التعلم الميتر. نبدأ باللاحظة أن العديد من صيغ التعلم الميتريكي الكلاسيكية من الأدب يمكن اعتبارها مشاكل تقدير المصفوفة المتغيرة المعدلة. | arxiv | arabic |
ونحن نوسع العمل الأخير (Brehmer، وآخرون، 2018) الذي يستخدم الشبكات العصبية كنموذج بديل للإستنتاج الخالي من الاحتمالات. كما في العمل السابق، نستغل حقيقة أن نسبة الاحتمال المشترك والنسبة المشتركة، مشروطة على كل من المتغيرات الملاحظة والخفية، يمكن استخراجها في كثير من الأحيان من نموذج توليد ضمني أو محاكاة لتعزيز بيانات ال... | arxiv | arabic |
نقدم ونحلل طريقة منخفضة الدرجة لحل مشاكل تراجع أقل مربعات مع إنتاج غير محدود الأبعاد. نستخرج حدود التعلم لعمليتنا، ودراسة تحت تحسين إعداد الأداء الإحصائي بالمقارنة مع طريقة الدرجة الكاملة. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض تفكيك حالة المصفوفات المنتجية (MPS) كوسيلة جديدة ومنهجية للضغط على البيانات المتعددة الأبعاد التي تمثلها مضغوطات من النظام العالي. فإنه يحل عقدين رئيسيان في ضغط الضغط: الحساب ونوعية الضغط. | arxiv | arabic |
المبدأ في التعلم شبه المشرف (SSL) هو أن الجمع بين البيانات المعلنة وغير المعلنة يمنح نماذج أكثر دقة بشكل كبير. على الرغم من النجاحات التجريبية، فإن الفهم النظري لـ SSL لا يزال بعيدًا عن اكتماله. | arxiv | arabic |
واحدة من المشاكل الأساسية في تحليل الشبكات هي الكشف عن هيكل المجتمع في شبكات متعددة الطبقات ، تمثل كل طبقة من هذه النوعين من المعلومات الحافة بين العقد. نقترح نهجات تجميعية متكاملة على أساس تجميعات طبقة متواصلة فعالة. | arxiv | arabic |
وتقدم هذه الورقة طريقة استنتاج مطابقة لتقييم عدم اليقين في التصنيف من خلال إنتاج مجموعات التنبؤات ذات تغطية صالحة تتوقف على الميزات المختارة تكيماً. يتم اختيار هذه الميزات بعناية ليعكس قيود النموذج المحتملة أو التحيزات. | arxiv | arabic |
لضمان ومراقبة نماذج اللغة الكبيرة بشكل موثوق، تم اقتراح مقاييس تقييم مختلفة في الأدب. ومع ذلك، هناك قليل من البحوث حول وصف منهجية لتحديد عتبة قوية على هذه المقاييس على الرغم من أن هناك العديد من الآثار الخطيرة لخيار غير صحيح للعتبات أثناء نشر الـ LLM. | arxiv | arabic |
ظهرت التفسير كجوانب حاسمة لبناء الثقة في نظم التعلم الآلي، والتي تهدف إلى توفير رؤى حول عمل الشبكات العصبية المعقدة التي غير واضحة للاستخدام. هناك الكثير من الحلول القائمة التي تعالج مختلف جوانب التفسير بدءا من تحديد عينات النموذج الأول في مجموعة بيانات لشرح التنبؤات الصورة أو تفسير التصنيفات الخاطئة. | arxiv | arabic |
استجابة لتطوير الطبقات الكثيفة الكافية الأخيرة، أظهرت هذه الورقة أن شيء بسيط مثل استبدال المكونات الخطية في التحولات النقطية بتحلل خطي مهيكلي يؤدي أيضا إلى مكاسب كبيرة في التبادل في الكفاءة / الدقة. | arxiv | arabic |
نقترح طريقة لتمييز التأثير العامل عن التشويش الخفي في السيناريو التالي: بالنظر إلى متغير الهدف Y، والدوافع العاملة المحتملة X، وعدد كبير من ميزات الخلفية، نقترح معيارًا جديدًا لتحديد العلاقة العاملة بناءً على استقرار معدلات تراجع X على Y فيما يتعلق باختيار ميزات الخلفية المختلفة. لهذا الغرض، نقترح إحصاء V يقيس تغير الم... | arxiv | arabic |
في حين أن هذا التقدير من بيانات إدخال غوسيانية المرتبطة بالدخل غالبا ما يُنظر إليه كمحدودية قوية في سياق الإحصاءات والتعلم الآلي. في هذه الدراسة، نقوم بإستبدال هذا الخط من العمل في حالة التصنيف الخطي العام، أو نموذج Perceptron، مع علامات عشوائية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس معدل التعلم من التوجه متعدد الأجزاء (MKL) مع تنظيم الشبكة المطاطية ، والذي يتكون من $\ell_1$-regularizer لإحداث السرعة و $\ell_2$-regularizer للسيطرة على السطح. نركز على إعداد نادر حيث عدد الكائنات الكلية كبير ولكن عدد المكونات غير الصفر من الحقيقة الأرضية صغير نسبيا ، وإثبات أن MKL الشبكة المطاطية تحقق معدل ا... | arxiv | arabic |
تعلم الريماني الميتر هو مجال ناشئ في التعلم الآلي، مما يفتح طرق جديدة لتشفير هيكلات بيانات معقدة خارج التعلم الميتري عن بعد التقليدي. في حين تعتمد النهج الكلاسيكية على المسافات العالمية في الفضاء الأوكليدي، فإنها غالبا ما تفشل في التقاط هندسة البيانات الجوهرية. | arxiv | arabic |
نحن نطور مسافة واصير متوقعة لامتحان عينتين، وهي مشكلة أساسية في الإحصاءات والتعلم الآلي: مع إعطاء مجموعتين من العينات، لتحديد ما إذا كانت من نفس التوزيع. على وجه الخصوص، نعتزم التجاوز لعنة الامتعداد في مسافة واصير: عندما يكون الامتعد مرتفعًا، فإنه يقلل من قوة الاختبار، والتي تعود بطبيعتها إلى خصائص تركيز بطيئة لمقاييس ... | arxiv | arabic |
تحلل هذه الورقة تقييم خارج السياسة في المختلفين السياسيين، بهدف تحديد أداء سياسة هدف باستخدام البيانات التي تم جمعها في إطار سياسة سلوك مختلفة وغير معروفة. تم تطوير أساليب مبنية على التنبؤات المتماثلة مؤخرا لبناء فترات التنبؤ موثوقة تضمن تغطية هامشية في العينات المحدودة، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص للتطبيقات الحرجة للسل... | arxiv | arabic |
نحن نقدم إطارًا للتعلم المفصل والتحويل المشترك للمثليات المستمرة والمتفردة بطريقة غير مرئية. من خلال زيادة التوزيع المتواصل المتخفف للمؤشرات الذاتية المتغيرة بتوزيع متخفف ومراقبة كمية المعلومات المتشفورة في كل وحدة متخفف، نظهر كيف يمكن اكتشاف عوامل التغير المستمرة والفئوية تلقائيًا من البيانات. | arxiv | arabic |
تتيح العمليات الغوسية بين المجالات (GPs) مرونة عالية وتكلفة الحساب المنخفضة عند إجراء الاستنتاج التقريبي في نماذج GP. وهي مناسبة بشكل خاص لنمذجة البيانات التي تظهر بنية عالمية ولكن محدودة إلى وظائف التداخل الثابتة وبالتالي لا تستطيع نمذجة البيانات غير الثابتة بشكل فعال. | arxiv | arabic |
لا يزال اكتشاف تشوهات الشبكة مجالًا بحثيًا حيويًا. مع نمو سريع للفاصل النطاقي للشبكة والحركة المرورية الهائلة على الشبكة، يطرح سؤالًا صعبًا للغاية: كيفية اكتشاف تشوهات في حركة المرور المتعددة بفعالية ودقة؟ | arxiv | arabic |
أساليب النواة هي تقنية شائعة للغاية لتوسيع النماذج الخطية إلى المشاكل غير الخطية عبر خريطة إلى مساحة ميزات عالية الأبعاد الضمنية. في حين أن أساليب النواة هي أرخص من الناحية الحاسوبية من خريطة ميزات صريحة ، فإنها لا تزال تخضع للتكلفة الكوبية على عدد النقاط. | arxiv | arabic |
إن فهم منظّم لعالمنا من حيث الأشياء والعلاقات والهيئرات هي مكون مهم من المعرفيّة البشريّة. لا يزال تعلم نموذج عالميّ منظّم من البيانات الحسّية الخامّة تحديًا. | arxiv | arabic |
نعتبر مهمة إكمال التفضيلات التعاونية: نظراً لمجموعة من العناصر ومجموعة من المستخدمين ومصفوفة تصنيف المستخدم الملاحظ جزئياً ، الهدف هو استعادة \emph{مرتبة شخصية} لكل مستخدم على جميع العناصر. نهجنا غير مقياسي: نفترض أن كل عنصر $i$ وكل مستخدم $u$ لديه ميزات غير ملاحظة $x_i$ و $y_u$ ، وأن التصنيف المرتبط يعطي $g_u$(x_i,y_u... | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة استعادة الفضاء الفرعي الذي تمتد على أول مكونات $k$ الرئيسية من البيانات الأبعادية تحت إعداد التدفق ، مع حدود الذاكرة من $O(kd) $. تعرف عدة أسرة من الخوارزميات لهذا المشكلة. | arxiv | arabic |
قد تنشر خوارزميات التجميع دون قصد أو تزيد من الاختلافات القائمة، مما يؤدي إلى تمثيلات غير عادلة أو اتخاذ قرارات متحيزة. تعتمد أساليب التجميع العادل الحالية على مفاهيم العدالة التي لا تستحوذ على أي معلومات حول الآليات السببية الأساسية. | arxiv | arabic |
اختبار الفرضية هو طريقة إحصائية تستخدم لاستخدام استنتاجات حول السكان من بيانات العينات ، وعادة ما تمثل في الجداول. مع انتشار تمثيلات الرسوم البيانية في تطبيقات الحياة الحقيقية ، فإن اختبار الفرضية في الرسوم البيانية يكتسب أهمية. | arxiv | arabic |
نقترح وجهة نظر جديدة للتنظيم الشبكات العصبية العميقة باستخدام معيار مساحة هيلبرت للنواة التكاثرية (RKHS). على الرغم من عدم قدرة هذا المعيار على الحساب، فإنه يسمح بالتقريبات العليا والأسفل التي تؤدي إلى استراتيجيات عملية مختلفة. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض مقياس جديد ومثبت جيد للترابط بينهما، يسمى التترابط بين الأسلحة (Bag-of-Paths (BoP) ، وكذلك تمديدها، التترابط بين مجموعة BoP، لمعالجة مشاكل التصنيف شبه المشرف على الرسوم البيانية الموجزة الموزعة. الهدف من التصنيف شبه المشرف هو تعيين علامة على العقد غير المسمى باستخدام كل توبولوجي الرسوم البيانية والعقدات... | arxiv | arabic |
التجارب المتحكمة عشوائية (RCTs) هي المعيار الذهبي لمقارنة فعالية العلاج الجديد مع العلاج الحالي (المركز المتحكم). | arxiv | arabic |
تعتبر مشاكل البعد العالي والحجم المنخفض للعينة (HDLSS) عدداً كبيراً من بين التطبيقات الحقيقية للتعلم الآلي. من الصور الطبية إلى معالجة النص، عادة ما لا تنجح خوارزميات التعلم الآلي التقليدية في تعلم أفضل مفهوم ممكن من هذه البيانات. | arxiv | arabic |
وبالجمع بين غير المعلمات البايسية واستراتيجية اختيار النموذج المقبلة، نُبني شبكات بعيدة البايسية (PBDNs) ذات سمة متساوية التي تستنتج بنيات شبكة تنظيمية للقدرة من البيانات ولا تتطلب أي تأكيد متقاطع أو ضبط دقيق عند تدريب النموذج. أحد المكونين الأساسيين لـ PBDN هو تطوير شبكة عصبية خاصة ذات طبقة واحدة خفية ذات نطاق لا نهائ... | arxiv | arabic |
أحد الطرق الشائعة للكشف عن نقاط التغيير هو تقليل وظيفة التكلفة على عدد ممكن من نقاط التغيير ومواقعها. يتضمن الإطار عدة إجراءات راسخة، مثل احتمال العقوبة وطول التوصيف الحد الأدنى. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة نقدم طريقة لتعلم التصنيف التمييزي من البيانات غير الملصق أو المملوكة جزئيا. يعتمد نهجنا على وظيفة موضوعية تقوم بتبادل المعلومات المتبادلة بين الأمثلة الملاحظة وتوزيعها الفئيسي المتوقع للدرجات، مقابل صلابة المصنف لنموذج تولدي متضاد. | arxiv | arabic |
تعتبر معالجة التعددية النظرية أحد التحديات الرئيسية في أخذ العينات. في هذه الورقة التفكيرية، ندعو إلى تقييم أكثر منهجية للمختارين نحو مصادر صعوبة اثنين هي فصل النظرية والبعام. | arxiv | arabic |
تمكن تحفيز الحبل الشوكي من إمكانية قيام البشر الذين يعانون من إصابة كاملة في الحبل الشوكي بشكل مستقل واستعادة بعض وظائفهم الذاتية المفقودة. تعد قياس جودة القائمة الثنائية الأقدام تحت التحفيز الشوكي مهمًا لعلاجات إعادة تأهيل الحبل الشوكي وللأستراتيجيات الجديدة التي تسعى إلى الجمع بين التحفيز الشوكي وروبوتات إعادة تأهيل ... | arxiv | arabic |
تحتاج الحيوانات إلى وضع استراتيجيات لتحقيق أقصى قدر من العائد أثناء التفاعل مع بيئتها بناءً على الملاحظات الحسية الضوضاء المتوصلة. الحالات ذات الصلة بالمهام، مثل موقع الوكيل داخل البيئة أو وجود مفترس، غالبًا ما لا يمكن ملاحظتها مباشرة ولكن يجب استنتاجها باستخدام المعلومات الحسية المتاحة. | arxiv | arabic |
نستخرج الحد العلوي (تقريبا) المضمون على خطأ الشبكات العصبية العميقة تحت التحول التوزيع باستخدام بيانات الاختبار غير المسمى. إما أن تقديم الطرق السابقة الحدود التي هي فارغة في الممارسة العملية أو إعطاء التقديرات التي هي دقيقة في المتوسط ولكن يقلل كثيرا من التقدير عن الخطأ بالنسبة إلى جزء كبير من التحولات. | arxiv | arabic |
تستخدم المسافة الطاقة لاختبار المساواة التوزيعية، وكمظيفة الخسارة في التعلم الآلي. في حين أن $D^2(X، Y) = 0$ فقط عندما $X\sim Y$، الحساسية لللحظات المختلفة هي من الأهمية العملية. | arxiv | arabic |
مفهوم قوي وراء الكثير من التقدم الأخير في التعلم الآلي هو استخراج ميزات مشتركة عبر البيانات من مصادر أو مهام متباينة. وبشكل بديهي ، استخدام جميع البيانات لمعرفة وظيفة تمثيل مشتركة يفيد كل من الجهد الحوسبي والتعميم الإحصائي عن طريق ترك عدد أقل من المعلمات للتحسين على مهمة معينة. | arxiv | arabic |
تكتشف نظرية الألعاب اليوم مجموعة واسعة من التطبيقات في الهندسة والتعلم الآلي. ومع ذلك، في سياق بلاستيك أسود خالي من المشتقات، فإن القليل جدا من الحلول الخوارزمية المتاحة للعثور على توازنات الألعاب. | arxiv | arabic |
نحن نقدم ثلاثة نماذج جديدة تولديات لسلسلة الزمن التي تستند إلى تخفيف أولر من المعادلات التفاضلية الاستوتشستية (SDEs) ومقاييس واسستيرين. يعتمد اثنان من هذه الطرق على تكييف شبكات العداوة التولدية (GANs) لسلسلة الزمن. | arxiv | arabic |
نحن نطور إطارًا جديدًا لتسريع تراجع العملية الغوسية (GPR). على وجه الخصوص ، ندرس أجزاء محلية في كل نقطة بيانات لتنقص المساهمات من نقاط بيانات أخرى بعيدة ، ونستخرج نموذج GPR الناتج من تطبيق مثل هذه العملية المحلية. | arxiv | arabic |
تقسيم التكراري المقاربات التي تنتج نماذج شبيهة بالأشجار هي عنصر أساسي طويل الأمد في النمذجة التنبؤية ، في العقد الماضي في الغالب كالتعلمين الفرعيين في أحدث الأساليب مثل Boosting و Random Forest. ومع ذلك ، فإن عيوب أساسية في قاعدة تقسيم (أو تقسيم) لأساليب بناء الأشجار المستخدمة بشكل شائع تمنعهم من التعامل مع أنواع مختلف... | arxiv | arabic |
أثبتت تحسين بييزيان (BO) نجاحًا كبيرًا في تحسين وظيفة مربع أسود ثابتة وصاخبة ومكلفة للتقييم. ومع ذلك ، فإن تحسين مربع أسود الذي هو أيضًا وظيفة من الزمن (أي وظيفة ديناميكية) يبقى تحديًا ، حيث يتعين على خوارزمية تحسين بييزيان ديناميكي (DBO) أن تتبع المثالي مع مرور الوقت. | arxiv | arabic |
النماذج الرسومية غير الموجزة ترميز في الرسم البياني $G$ بنية الاعتماد من متجه عشوائي $Y$. في العديد من التطبيقات، من المثير للاهتمام أن نموذج $Y$ مع منح متجه عشوائي آخر $X$ كمدخول. | arxiv | arabic |
نحن ندرس ما إذا كانت توزيعات وينيير شبه الدائرة ومارسنكو-باتور ، التي تستخدم غالبًا لتحليلات نظرية شبكة عصبية عميقة ، تتطابق مع كثافة الطيف الملاحظة تجريبياً. وجدنا أنه حتى إذا تم السماح بتفاوتات ، فإن الأشكال الطيفية الملاحظة تختلف بشكل كبير عن مثل هذه التنبؤات النظرية. | arxiv | arabic |
غالبًا ما تستفيد أنظمة استرداد المعلومات (IR) من بيانات الاستفسار لتقديم اقتراحات ذات صلة للمستخدمين. يقدم هذا إمكانية عدم عدالة إذا كان الاستفسار (أي المدخل) والتوصيات الناتجة تتصل بشكل غير مشروع مع العوامل الخفية التي هي متغيرات محمية (مثل العرق والجنس والعمر). | arxiv | arabic |
في هذا العمل، نقوم بمناقشة ما نسميه تقنيات التقليل لتحليل البقاء، أي تقنيات التي تقلل مهمة البقاء إلى مهمة تراجع أو تصنيف أكثر شيوعا، دون تجاهل تفاصيل بيانات البقاء. تسهيل هذه التقنيات بشكل خاص تحليل البقاء القائم على التعلم الآلي، لأنها تسمح بتطبيق أدوات قياسية من التعلم الآلي والتعلم العميق لمعظم مهام البقاء دون الحا... | arxiv | arabic |
نحن نقدم نهجا جديدا للعودة العملية الغاسية غير ثابتة تماما (GPR) ، حيث يمكن أن تكون جميع المعلمات الرئيسية الثلاثة - تغير الضوضاء، تغير الإشارة ومدى الطول - متعلقة بالتدخيل في وقت واحد. نحن نميل إلى طرق استنتاج تستند إلى تراجع لتعلم وظيفة مجهولة ومعلمات النموذج غير ثابتة، دون الحاجة إلى أي تقارب النموذج. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض نهج جديد للتعلم المشترك الشخصي ضمن إطار القراصنة المسلحة، معالجة تحدي تحسين الأهداف المحلية والعالمية في بيئة متباينة للغاية. تستخدم طريقةنا وظيفة موضوعية بديلة تجمع تفضيلات العملاء الفردية مع المعرفة العالمية المجمعة، مما يسمح بتفاوض مرن بين التخصص والتعلم الجماعي. | arxiv | arabic |
نقترح خوارزمية عامة جديدة LHAC التي تستخدم بشكل فعال معلومات النظام الثاني لتدريب فئة من المشاكل المنظمة l1 على نطاق واسع. طريقة لدينا تنفيذ تكرارات رخيصة مع تحقيق معدل التقارب المحلي السريع من خلال استغلال الهيكل الخاص لمصفوفة منخفضة الرتب ، بنيت عن طريق تقريب شبه نيوتونية من Hessian من وظيفة الخسارة السلسة. | arxiv | arabic |
يوفر نظام وضع المواقع الداخلية WLAN القائم على بصمات الأصابع (FWIPS) حلًا موثوقًا في المواقع الداخلية لتلبية الاهتمامات المتزايدة لخدمات المواقع الداخلية القائمة على المواقع (مثل العثور على الطرق الداخلية أو السياج الجغرافي). يفضل FWIPS لأنه لا يتطلب البنية التحتية الإضافية لتنفيذ FWIPS وتحقيق تقدير الموقع من خلال إعاد... | arxiv | arabic |
هذه الورقة تدرس مشكلة تعلم بنية التواصل لمجموعة من وظائف التدخل المحددة على الرسم البياني الأسيكل الموجب (DAG) لنموذج السببية. هذا مفيد عندما نكون مهتمين بمعرفة الآثار السببية للتدخلات على مجموعات فرعية مختلفة من المتغيرات في DAG ، وهو أمر شائع في مجال مثل الرعاية الصحية أو أبحاث العمليات. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.