text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
في السنوات الأخيرة، كان التعلم العميق في مركز التحليل بسبب نجاحه التجريبي المدهش في تحليل كائنات البيانات المعقدة. على الرغم من هذا النجاح، تتصرف معظم الأدوات الحالية مثل آلات الصندوق الأسود، وبالتالي الاهتمام المتزايد بنماذج التعلم العميق المفسرة والموثوقة والثابتة المطبقة على فئة واسعة من التطبيقات. | arxiv | arabic |
حدود الثقة هي أداة أساسية لتحديد عدم اليقين بشكل صارم للتنبؤات. وهي مكون أساسي في العديد من خوارزميات التعلم المتسلسل واتخاذ القرارات، مع وجود حدود ثقة أقوى تؤدي إلى خوارزميات ذات أداء تجربي أفضل وضمانات أداء أفضل. | arxiv | arabic |
نحن نقدم فئة جديدة من العمليات الغوسية المتغيرة بين المجالات (GP) حيث يتم رسم بيانات على وحدات المضاربة من أجل استخدام التمثيلات الهارمونية الكرة. نظام استنتاجنا مقارنة مع خصائص فوريه المتغيرة، لكنه لا يعاني من لعنة الامتعداد، ويؤدي إلى ماتريصات التباين المقطعية بين المتغيرات المحفزة. | arxiv | arabic |
إن أخذ العينات الصغيرة في تدريب الشبكات العصبية أمر لا مفر منه، بسبب الطلب المتزايد على البيانات، والموارد الحاسوبية المحدودة للذاكرة مثل وحدات المعالجة الرسومية (GPU) ، وديناميكية التعلم عبر الإنترنت. في هذه الدراسة، نقسم بشكل خاص بين وظائف الخسارة الصغيرة الصلبة الصلبة الصلبة الصلبة الصلبة، حيث يتم تحديد العينات الصغ... | arxiv | arabic |
النماذج الاحتمالية الضمنية هي فئة مرنة من النماذج التي يتم تحديدها من خلال عملية محاكاة للبيانات. وهي تشكل أساسًا للنظريات التي تشمل فهمنا للعالم المادي. | arxiv | arabic |
أظهرت الأعمال الأخيرة نظرياً وأثراً أن أبعاد البيانات الزائدة هي مصدر ضعف المعارضة. ومع ذلك ، لا يبدو أن العكس ينطبق على الممارسة العملية ؛ لا يظهر استخدام تقنيات تقليل الأبعاد قوة كما كان متوقعاً. | arxiv | arabic |
نقترح طريقة لترابط تنسيق متعدد النقاط (DL CoMP) في شبكات الجيل الخامس المتعددة من الراديو الجديد (NR). المساهمة الرئيسية في ورقتنا هي خوارزمية لتعزيز محفز DL CoMP باستخدام التعلم الآلي عبر الإنترنت. | arxiv | arabic |
نقدم طريقة للاختيار المشروط لتدريبات التطبيع المسبق عندما يكون جزءًا فقط من الملاحظة متاحاً. نستخرج الحد الأدنى من احتمالات التأجيل المتغير التأويلي باستخدام خصائص مكملة شور في روح العينة المشروطة غوسيان. | arxiv | arabic |
في تحليل بيانات التصوير العصبي، غالباً ما تستخدم النماذج الجرافية الغاوسية لنموذج الاعتمادات الإحصائية عبر مناطق الدماغ النائية مساحياً تعرف باسم الاتصال الوظيفي. عادةً ما يتم جمع البيانات عبر مجموعة من المواضيع والهدف العلمي يتكون من تقدير السكان والنموذج الجرافي المحدد للموضوع. | arxiv | arabic |
نحن نقدم نموذجات السبرسبيرس لينيير إنتجير (SLIM) كأداة لإنشاء أنظمة تسجيل التصنيف الثنائي. نحن نستخرج حدود نظرية على المخاطر الحقيقية لنظم تسجيل SLIM ، ونقدم نتائج تجريبية لإظهار أن أنظمة تسجيل SLIM هي نماذج تصنيف دقيقة ونادرة وتفسيرها. | arxiv | arabic |
نحن ندرس كيفية تفاصيل شبكات ReLU السطحية بين المناطق المعروفة. يظهر تحليلتنا أن الحد من المخاطر التجريبية تتقارب إلى حد أدنى من المعايير المتقاطعة حيث يميل عدد نقاط البيانات والمعايير إلى اللانهاية عندما يتم تعاقب منظمة التدهور الوزني بمعدل يتلاشى بمعدل دقيق مع ارتفاع عرض الشبكة وعدد نقاط البيانات. | arxiv | arabic |
في العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر، يمكن مراقبة نفس الكائن من نقاط النظر المختلفة أو بواسطة أجهزة استشعار مختلفة، مما يثير التحديات في التعرف على الكائنات من وجهات النظر المختلفة، وحتى المتعددة. تحليل التمييز متعدد الرؤية (MvDA) هو طريقة تعليم فرعية متعددة الرؤية فعالة، والتي تجد فرعية فرعية مشتركة تمي... | arxiv | arabic |
في هذا العمل، نقوم بمعالجة مشكلة حل سلسلة من المشاكل العكسية السطحية غير المحددة الخاضعة لقيود السرعة. نحن نعمل على تعميم التوزيع السابق للثقب والثقب لتشفير التواصل الأول للدعم للحل في الفضاء والوقت من خلال فرض عملية غوسية غير محولة على احتمالات الثقب والثقب. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض تحدي فهم الفيديو YouTube-8M الذي يتم استضافةه كمسابقة كاجل وتصف أيضًا نهجي للتجربة مع نماذج مختلفة. | arxiv | arabic |
في تطبيقات تجميع السكان، عند النظر في السكان الذين لديهم العديد من الصفات، مشكلة أساسية هي تقدير مجموعات نادرة من الصفات المميزة. لا مفاجئ، فإنه من الصعب بشكل ملحوظ أن تمثل بشكل موثوق بالمنطقة الأكثر توزيعاً من هذه التوزيعات المتعددة المتغيرات، وخاصة مجموعات من الصفات التي غائبة من العينة الأصلية. | arxiv | arabic |
أحد التحديات الرئيسية في تحديد المقاييس للنماذج الجيولوجية هو القدرة على التقاط الهياكل الجيولوجية المعقدة التي غالبا ما يتم ملاحظتها في السطح السفلي. في السنوات الأخيرة ، تم اقتراح شبكات التنافسية التوليدية (GAN) كوسيلة فعالة لتوليد وتحديد المقاييس للبيانات المعقدة ، مما يظهر أحدث الأداء في مهام الرؤية الحاسوبية الصعب... | arxiv | arabic |
يشهد تطوير التعلم الآلي اهتمامًا متزايدًا من جانب الجمهور العام ، وفي السنوات الأخيرة كان هناك العديد من المقالات الصحفية التي تشكّل موضوعيتها: العنصرية والجنسية ، \dotts مدفوعًا بالاهتمام المتزايد للجهات التنظيمية على الاستخدام الأخلاقي للبيانات في التأمين ، يجب على مجتمع المؤمنين إعادة النظر في التسعير وممارسات اختيا... | arxiv | arabic |
تم تطبيق خوارزميات التدريب الديناميكي التقريبية ، مثل التكرار القيم التقريبية ، بنجاح على العديد من مهام التعلم المعقدة للتعزيز ، ومن المتوقع أن يوسع خوارزمية التدريب الديناميكي التقريبية بشكل أفضل تطبيق التعلم القياسي للمختلف المهام. في هذه الورقة نقترح خوارزمية التدريب الديناميكية الجديدة والثابتة التي توحيد التكرار ... | arxiv | arabic |
يُقترح إطار نظري لتنسيق معامل غير السلبي على أساس التباين الثنائي Kullback-Leibler العامة، والتي تشمل أعضاء من عائلة النماذج المتقدمة. يتم تطوير عائلة من الخوارزميات باستخدام هذا الإطار وتثبت التقارب باستخدام خوارزمية التوقعات-التعظيم. | arxiv | arabic |
تحسين بايزيان هو نهج فعال من حيث العينات لحل مشاكل التحسين العالمية. جنبا إلى جنب مع نموذج بديل، يعتمد هذا النهج على هيرستيات القيمة المتحفزة نظريا (أعمال الاستحواذ) لتحكم عملية البحث. | arxiv | arabic |
التأخير، أو تأخير غير العقلاني للمهام، هو ظاهرة شائعة في التعلم عبر الإنترنت. وتشمل العواقب السلبية المحتملة ارتفاع خطر الإقلاع عن العمل، وزيادة الإجهاد، وانخفاض المزاج. | arxiv | arabic |
يعد التعلم الآلي بإثارة ثورة في صنع القرارات السريرية والتشخيص. في التشخيص الطبي يهدف الطبيب إلى تفسير أعراض المريض من خلال تحديد الأمراض \emph{{} تسببهم. | arxiv | arabic |
نقترح تغيير بسيط وعمومي من تقييم المرجع المعاد تعديل للاختلافات دليل الحد الأدنى. على وجه التحديد، نحن نستبعاد جزء من المشتقات الكلية فيما يتعلق بالمعايير المتغيرة التي تتوافق مع وظيفة النتيجة. | arxiv | arabic |
اكتشاف الخروج (OD) هو مهمة تحديد الملاحظات غير العادية (أو الخروج) من بيانات معينة أو قادمة من خلال تعلم أنماط فريدة من الملاحظات الطبيعية (أو الخروج). مؤخراً ، قدمت دراسة حلول OD (UOD) غير المشرف على أساس مراقبة جديدة من النماذج التوليد العميقة ، تسمى تأثير حفظ الخروج (IM) ، مما يشير إلى أن النماذج التوليدية تتذكر الخ... | arxiv | arabic |
على الرغم من أن الباحثين يتبنىون بشكل متزايد التعلم الآلي لنموذج سلوك السفر، إلا أنهم يركزون بشكل رئيسي على دقة التنبؤ، مع تجاهل التحديات الأخلاقية المضمنة في خوارزميات التعلم الآلي. هذه الدراسة تعرض بعد مهم مفقود - العدالة الحاسوبية - لتحليل سلوك السفر. | arxiv | arabic |
شكل جسم هو ميزة مهمة لمعظم مشاكل الرؤية مثل التقسيم والاكتشاف والتتبع. كونها مستقلة عن المظهر ، فمن الممكن التعميم إلى مجموعة كبيرة من الأشياء من كميات صغيرة من البيانات فقط. | arxiv | arabic |
النماذج التوليدية التي تحتوي على متغيرات متخفية متفرقة ومستمرة تحفز بشكل كبير من بنية العديد من مجموعات البيانات في العالم الحقيقي. إلا أنها تظهر ، ومع ذلك ، رقائق في التدريب التي تظهر في كثير من الأحيان في المتخفية المتخفية المتخفية التي لا يتم الاستفادة منها. | arxiv | arabic |
في هذا العمل، نستهدف التنبؤ بالحركة المستقبلية للسيارات في مشهد المرور عن طريق نموذج صريح للتفاعلات الزوجية. على وجه التحديد، نقترح شبكة عصبية رسمية تنبأ بشكل مشترك بأوضاع التفاعل المفصلة ومسارات المستقبل في 5 ثوان لجميع العاملين في المشهد. | arxiv | arabic |
العينات من التوزيعات الهادفة غير المعمولية، على سبيل المثال توزيعات بولتزمان $\mu_{\text{target}}(x) \propto \exp(-E(x) /T) $، هي أساسية للعديد من التطبيقات العلمية ومصعبة من الناحية الحاسوبية بسبب المناظر الطبيعية المعقدة عالية الأبعاد الطاقة. النهج الحالية تطبيق النماذج التوليدية الحديثة لتوزيعات بولتزمان إما تتطلب م... | arxiv | arabic |
إن البصمة البيئية المتزايدة لذكاء الاصطناعي (AI) ، وخاصة من حيث التخزين والحوسبة، تتطلب نماذج أكثر كفاءة وتفسيرًا. توفر نماذج Sparse (مثل الشبكات العصبية الخطية) حلًا واعدةً من خلال اختيار أكثر الميزات أهميةً فقط، وتقليل التعقيد، ومنع التكيف الزائد وتمكين التفسير - مما يمثل خطوة نحو الذكاء الاصطناعي الحقيقي. | arxiv | arabic |
نضع الاستنتاج السببي كمشكلة تعلم تصنيف توزيعات الاحتمالات. على وجه الخصوص، نفترض الوصول إلى مجموعة $\{(S_i،l_i)\}_{i=1}^n$، حيث كل $S_i$ هو عينة من توزيع الاحتمالات من $X_i \times Y_i$، و $l_i$ هو علامة ثنائية تشير إلى ما إذا كان "$X_i \to Y_i$" أو "$X_i \leftarrow Y_i$". | arxiv | arabic |
إن تقديم التنبؤات وتقييم عدم اليقين عند تسلسل البيانات المدخلة هو تحدي تعليم أساسي، وقد جذب مؤخراً اهتماماً متزايداً. نحن نوضع SigGPDE، وهي إطار جديد للتخمين المتغير النادر القابل للتحليل للقياسات الغوسية (GPs) على البيانات التسلسلة. | arxiv | arabic |
نستكشف الإمكانية النظرية لتعلم أهداف $d$-dimensional مع نماذج $W$-parameter by gradient flow (GF) عندما $W<d$. يظهر نتيجتنا الرئيسية أنه إذا تم وصف الأهداف من خلال توزيع معين من الاحتمالات $d$-dimensional، ثم هناك نماذج مع ما يقل عن معايير يمكن أن تتعلم الأهداف مع احتمالية النجاح عالية بشكل تعسفي. | arxiv | arabic |
يكتشف تقييم خارج السياسة قيمة السياسة المستهدفة مع مجموعة بيانات تاريخية تم إنشاؤها من سياسة سلوك مختلفة. بالإضافة إلى تقدير النقاط، فإن العديد من التطبيقات ستستفيد بشكل كبير من وجود فترة ثقة (CI) تحدد عدم اليقين في تقدير النقاط. | arxiv | arabic |
تقنية اختيار المتغيرات للمتنبؤات العالية الأبعاد. التحدي هو تحسين وظيفة هدف غير متواصلة عن طريق البحث على مساحة النموذج التي تتكون من جميع مزيجات المتنبؤات الممكنة. | arxiv | arabic |
التنبؤ السريع بتوزيع ضغط الحاويات في تخزين الكربون الجيولوجي (GCS) من خلال استيعاب بيانات المراقبة هو مشكلة صعبة. بسبب ارتفاع تكلفة الحفر ، عادة ما يكون للمشاريع GCS قياسات فضائية نادرة من الآبار ، مما يؤدي إلى عدم اليقين العالي في التنبؤ بالضغط في الحاويات. | arxiv | arabic |
التراجعات الخطية العامة ، مثل التراجعات اللوجستية أو تراجع بويسون ، هي نهج تحليل التراجعات التي تم دراستها منذ فترة طويلة ، وتستخدم تطبيقاتها على نطاق واسع في مشاكل تصنيف مختلفة. تعتبر دراستنا نموذج التراجعات الخطية العامة الستوكاستية كمشكلة ستوكاستية مع قيود عشوائية وتعالجها باستخدام تقنيات البرمجة غير الملتوية. | arxiv | arabic |
في هذا العمل، نقوم بتقديم \em متوسط الخسارة العليا-$k} (\atk) كخسارة إجمالية جديدة للتعلم المشرف عليه، وهو متوسط أكبر الخسائر الفردية على مجموعة بيانات التدريب. نظهر أن \atk الخسارة هي تعميم طبيعي لخسائر إجمالية تستخدم على نطاق واسع، وهي متوسط الخسارة والحد الأقصى الخسارة، ولكن يمكن أن تجمع بين مزاياها وتخفيف عيوبها لل... | arxiv | arabic |
نقدم طريقة عامة للحفاظ على الخصوصية استنتاج بايزي في تعديل بويسون، فئة واسعة من النماذج التي تشمل بعض من النماذج الأكثر استخداما في العلوم الاجتماعية. طريقة لدينا تلبي الحد من الدقة الخصوصية المحلية، وتعميم الخصوصية المختلفة المحلية، التي نقدمها لصياغة ضمانات الخصوصية المناسبة لبيانات العد النادر. | arxiv | arabic |
نحن ندرس استخدام توقيعات المسار في سياق التعلم الآلي للتحوط المشتقات الغريبة تحت نماذج التقلب الاستوتيكي غير المركوفية. في سياق التعلم العميق، نستخدم توقيعات كميزات في شبكات الأعصاب المتوفرة وتظهر أنها تفوق على LSTM في معظم الحالات، مع ترتيبات من حجم أقل من حساب التدريب. | arxiv | arabic |
غالباً ما يتم اختبار المصنفات على مجموعات بيانات صغيرة نسبياً، مما يجب أن يؤدي إلى قياسات أداء غير مؤكدة. ومع ذلك، عادةً ما يتم أخذ هذه القيم على الحساب. | arxiv | arabic |
$\textit{Pymc-learn}$ هو حزمة Python توفر مجموعة متنوعة من أحدث النماذج الإحتمالية للتعلم الآلي المراقب وغير المراقب. وهو مستوحى من $\textit{scikit-learn}$ ويركز على جلب إحتمالية التعلم الآلي إلى غير المتخصصين. | arxiv | arabic |
نقدم أمثلة على نماذج توليد البيانات التي يمكن أن تكون غابة بريمان العشوائية بطيئة للغاية في التقارب إلى المحاسبة الأمثل أو حتى فشل في التناغم. الأدلة المقدمة لهذه الخصائص تستند إلى حجج بديهية في الغالب، مماثلة لتلك المستخدمة في السابق مع أمثلة أبسط، وعلى التجارب الرقمية. | arxiv | arabic |
ندرس تحليل المكونات الرئيسية المتدفقة عندما يخضع النموذج الذي يولد البيانات الاستوكاستية للاضطرابات. في حين أن النماذج الحالية تتخذ متغير ثابتًا، نعتمد على منظور قوي حيث تنتمي ماتريكس التغيرات إلى مجموعة عدم اليقين الزمني. | arxiv | arabic |
استكشفت العديد من الأعمال الأخيرة طرق تراجع ستوكاستية للإستنتاج المتغير الذي يستغل هندسة مساحة المعلمات المتغيرة. ومع ذلك، فإن الخصائص النظرية لهذه الطرق غير مفهومة بشكل جيد وتطبق هذه الطرق عادة فقط على النماذج المرتبطة بالشروط. | arxiv | arabic |
مثالان شائعين على أساليب التحسين من الدرجة الأولى على المساحات الخطية هي هبوط التنسيقات وتطابق خوارزميات السعي ، مع اختلافاتها العشوائية. في حين أن الأول يستهدف التحسين عن طريق التحرك على طول التنسيقات ، يعتبر الأخير مفهومًا عامًا للتوجهات. | arxiv | arabic |
التنبؤ بدقة بتحركات العملاء باستخدام بيانات سلسلة زمنية واسعة النطاق هي مشكلة شائعة تواجه العديد من مجالات الأعمال. يمكن أن يكون إنشاء ميزات نموذجية عبر مختلف نوافذ زمنية للتدريب والاختبار صعباً بشكل خاص بسبب القضايا الزمنية المشتركة في بيانات سلسلة زمنية. | arxiv | arabic |
وقد تلقى التنبؤ بالربط في الرسوم البيانية الكبيرة للمعرفة الكثير من الاهتمام مؤخرا بسبب أهميته في استنتاج العلاقات المفقودة وإكمال وتحسين الرسوم البيانية المعرفة المستخرجة بصوت عال. على مر السنين قدم عدد من باحثي التعلم الآلي نماذج مختلفة للتنبؤ بوجود العلاقات المفقودة في قاعدة المعرفة. | arxiv | arabic |
أثبتت التعلم التناظرية أنها نهج فعال لاستخراج الهيكل الخفي للبيانات ، مع مفهوم علاقة التساوي يلعب دورا مركزيا. ومع ذلك ، فإن معظم الدراسات الحالية مبنية على نظرية الهندسة المعمارية والمفترضات المقابلة على شكل البيانات. | arxiv | arabic |
يعد ضغط النموذج مناسبًا بشكل كبير لتطبيق التعلم العميق على أجهزة إنترنت الأشياء. ومع ذلك، فإن تقنيات ضغط النموذج الحالية تعتمد على الوصول إلى مجموعة البيانات الأصلية أو بعض البيانات البديلة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم المُسجل الذاتي للخرمة (VCAE) ، وهو نموذج مولد مرن للتوزيعات الابعادية العالية التي بنيت في إجراء سهل ثلاث خطوات بسيط. <br> أولاً، يقوم المُسجل الذاتي (AE) بتضغط البيانات إلى تمثيل أدناه. | arxiv | arabic |
مهمة أساسية في الذكاء الاصطناعي هي تقييم (في) الاعتماد بين المتغيرات من النوع المختلط (النص والصورة والصوت). نقترح اختبار التواصل الجوهري البايسي للاعتماد (في) باستخدام نموذج عملية ديريشلت. | arxiv | arabic |
تعتبر الرسومات القصوى المراقبة القصوى (SSR) مشكلة تقدير قيمة وظيفة على الرسومات الموزعة من قيمها (العلامات) على مجموعة فرعية صغيرة من القمم. يتناول هذا الورقة استنتاج SSR في سياق التصنيف، في بيئة تتمتع فيها العلامات الضوضاء الصغيرة والتي تتوافق مع وزن الرسومات الأساسية مع العقدات المجموعة بشكل جيد. | arxiv | arabic |
نموذج ارتفاع هو نهج جديد للتعلم الآلي لتقدير تأثير العلاج على مستوى فرد أو فرعي. يمكن استخدامه لتحسين أداء التدخلات مثل حملات التسويق وتصميم المنتجات. | arxiv | arabic |
نأخذ في الاعتبار مشكلة تراجع النواة التدفقية، عندما تصل الملاحظات بشكل متسلسل والهدف هو استعادة الوظيفة المتوسط الأساسية، المفترض أن تنتمي إلى RKHS. لا يفترض أن تغير الضوضاء معروف. | arxiv | arabic |
المنتج الخارجي المتوقع (EGOP) لـ وظيفة رجعة غير معروفة هو عامل ينشأ في نظرية رجعة متعدد المؤشرات، ومن المعروف أنه يعود إلى تلك الاتجاهات التي هي الأكثر أهمية لتنبؤ الناتج. ومع ذلك، فإن العمل على EGOP، بما في ذلك ذلك ذلك على تقديراتها الرخيصة، يقتصر على إعداد رجعة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم بنية تعليم عميق للتشخيص الافتراضي القائم على الهيكل التي تولد بصمات أصابع ذات الحجم الثابت من البروتينات والجزيئات الصغيرة عن طريق تطبيق عمليات تحويل الذرة والغاز اللحيف على كل مركب بشكل منفصل. يتم تحويل هذه بصمات الأصابع بشكل غير خطي ، يتم حساب منتجها الداخلي واستخدامها للتنبؤ بالقدرة على الالتزام. | arxiv | arabic |
يهدف التعلم الميتركي عن بعد (DML) إلى إيجاد طريقة مناسبة لكشف العلاقة البيانية الأساسية. وهو أمر حاسم في العديد من التعلم الآلي وتعرف الأنماط وخوارزميات استخراج البيانات ، وعادة ما يتطلب كمية كبيرة من المعلومات عن العلامات التسمية (مثل علامات الفئة أو قيود الزوج / الثلاثة) لتحقيق أداء مرضي. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقوم بتقديم مفهوم جديد من الاستقرار للتحقق المتقاطع، يسمى $\left( \beta، \varpi \right) $-استقرار، ونستخدمه كمنظور جديد لبناء النظرية العامة للتحقق المتقاطع. | arxiv | arabic |
نحن نستكشف قدرة المحولات على معالجة الإندوجينية في التراجع الخطري داخل السياق. النتيجة الرئيسية هي أن المحولات تمتلك بطبيعتها آلية للتعامل مع الإندوجينية بفعالية باستخدام المتغيرات الاستراتيجية (IV). | arxiv | arabic |
في هذه المقالة، نقترح نموذجًا توبولوجيًا لترميز التساوي الجزئي في الشبكات العصبية. لهذا الغرض، نقوم بدخول فئة من العاملين، تسمى P-GENEOs، التي تغير البيانات المعبرة عن طريق القياسات، مع مراعاة عمل مجموعات معينة من التحولات، بطريقة غير توسيعية. | arxiv | arabic |
نحن نقدم نموذج جديد من المتغيرات الثنائية السرية المحتملة للكشف عن تكرار الضوضاء أو التكريبية للأنماط في البيانات الثنائية النادرة. يعتمد النموذج على نموذج "Noisy-OR" (هيكرمان ، 1990) ، الذي استخدم في السابق لنموذج الأمراض والمواضيع. | arxiv | arabic |
خوارزميات القراصنة السياقية ضرورية لحل العديد من مشاكل التعلم الآلي التفاعلي في العالم الحقيقي. على الرغم من العديد من النجاحات الأخيرة على أساليب فعالة إحصائيًا وحسابيًا ، لا يزال السلوك العملي لهذه خوارزميات غير مفهومًا بشكل جيد. | arxiv | arabic |
التقسيم والتمزيق هما كل من الموضوعات الهامة في التعلم الإحصائي. السؤال الطبيعي هنا هو ما إذا كانت الفئات المحددة مسبقا مختلفة عن بعضها البعض، أو ما إذا كانت هناك بالفعل. | arxiv | arabic |
العديد من الأنظمة في العالم الحقيقي التي تم دراستها تحكمها ديناميكيات معقدة غير خطية. من خلال نموذج هذه الديناميكيات، يمكننا الحصول على نظرة حول كيفية عمل هذه الأنظمة، والتنبؤ كيف ستسير، وتطوير استراتيجيات لسيطرتها. | arxiv | arabic |
يمكن أن يكون للتغييرات في توزيع البيانات في وقت اختبار لها آثار ضارة على أداء النماذج التنبؤية عند p . ندرس الحالات التي توجد فيها علامات إضافية للميتاء البيانات (مثل علامات المجموعة) ، التي تمثل $z$، التي يمكن أن تعتبر مثل هذه التغييرات في التوزيع. | arxiv | arabic |
نموذج راش، وهو نموذج كلاسيكي في نظرية استجابة العناصر، يستخدم على نطاق واسع في علم النفس لنموذج العلاقة بين السمات الخفية للأفراد واستجاباتهم الثنائية على التقييمات أو الاستبيانات. في هذه الورقة، نقوم بتقديم تقدير جديد على أساس الاحتمالات - تقدير الاحتمالات القصوى العشوائية ($\mathsf{RP\text{-}MLE}$) ومتغيرها المتدفع ا... | arxiv | arabic |
افتراض أننا لدينا ملاحظات من وظائف كثافة الاحتمال المجهولة (pdfs) ، $p$ و $q$ ، تقدير النسبة المحتملة (LRE) هو نهج لطيف لمقارنة PDFين فقط عن طريق الاعتماد على البيانات المتاحة. في هذه الورقة ، نقوم بتقديم أول - إلى أفضل من امتدادنا القائم على الرسم البياني المعرفة لهذا المشكلة ، والتي تقرأ على النحو التالي: افترض أن كل... | arxiv | arabic |
اكتشاف التمثيلات الخفية دون إشراف، بالإضافة إلى كونها مفيدة لنمذجة الكثافة، والتصوير والتحليل الاستكشافي للبيانات، هو أيضاً مهم بشكل متزايد لتعلم الميزات ذات الصلة بالمهام التمييزية. أثبتت أوتوكودرز، على وجه الخصوص، أنها وسيلة فعالة لتعلم الشفرات الخفية التي تعكس التباينات المفيدة في البيانات. | arxiv | arabic |
العمليات الاستوكاسية المحددة على مساحات الحالة ذات القيمة الكاملة شعبية في العلوم الفيزيائية والبيولوجية. هذه النماذج ضرورية لاستيعاب ديناميكية الأنظمة الصغيرة حيث لا يمكن تجاهل الطبيعة الفردية للسكان وتأثيرات الاستوكاسية مهمة. | arxiv | arabic |
في السنوات الأخيرة، أصبح نموذج softmax وتقريباته السريعة وظائف الخسارة الفعلية للشبكات العصبية العميقة عند التعامل مع التنبؤ متعدد الفئات. تم توسيع هذه الخسارة إلى نمذجة اللغة والتوصية، وهي مجالات تقع في إطار تعلم من البيانات الإيجابية وغير الملصقة. | arxiv | arabic |
غالبًا ما يتم ملاحظة الأنظمة الديناميكية المرتبطة في الطبيعة ، ولكن غالبًا ما لا يتم فهمها بشكل جيد من حيث بنيتها السببية دون معرفة مجال إضافي عن النظام. خاصة عند تحليل بيانات سلسلة زمنية مراقبة للأنظمة الديناميكية حيث لا يمكن إجراء تجارب مراقبة ، على سبيل المثال سلسلة زمنية من المتغيرات المناخية ، يمكن أن يكون من الصع... | arxiv | arabic |
من التجارب العلمية إلى اختبارات A / B عبر الإنترنت ، تؤثر البيانات الملاحظة سابقاً في كثير من الأحيان على كيفية إجراء التجارب المستقبلية ، والتي تؤثر بدورها على البيانات التي سيتم جمعها. مثل هذه التكيفية تعرض للعلاقات المعقدة بين البيانات وإجراء جمعها. | arxiv | arabic |
النماذج الجرافية هي أدوات إحصائية شعبية تستخدم لتمثيل الأنظمة المعقدة المعتمدة أو السببية. يُقال إن النماذج الجرافية العبدية أو الموجزة المُقارنة بإحصائيًا تنتمي إلى فئة مُقارنة بـ ماركوف. | arxiv | arabic |
في تحليل البيانات القائمة على الرسم البياني، يتم استخدام الرسم البياني $k$ أقرب جيران ($k$NN) على نطاق واسع بسبب تكييفها مع كثافة البيانات المحلية. ويحتوي على حواف وزن في الرسم البياني، توفر التوافق الرسم البياني المحورية نوعًا أكثر عمومًا من الرسم البياني $k$NN حيث يتم استخدام مسافة $k$NN لتحديد عرض النواة بشكل تكييف. | arxiv | arabic |
تقترح هذه الورقة طريقة اكتشاف مبكر للتغييرات الهيكلية للمجموعات. تشير هيكل المجموعات إلى خصائص هيكلية منفصلة، مثل عدد المجموعات، عندما يتم تمثيل البيانات باستخدام نماذج الخليط المنتهية، مثل نماذج الخليط الغوسية. | arxiv | arabic |
تقليل أساليب ضغط التوزيع الحالية حجم مجموعة البيانات عن طريق الحد الأدنى من الاختلاف الأقصى المتوسط (MMD) بين المجموعات الأصلية والضغوطة ، ولكن مجموعات البيانات الحديثة غالبًا ما تكون كبيرة في حجم العينة والبعد. نقترح ضغط التوزيع الثنائي (BDC) ، وهي إطار مرحلتين يضغط على طول كلا المحورين مع الحفاظ على التوزيع الأساسي ،... | arxiv | arabic |
نقترح طريقة رجعة بايزية تُسجل تفاعلات متعددة الطرق من النظم التعسفية بين متغيرات المتنبؤين. يستخدم نموذجنا آلية عاملة لتمثيل معدل رجعة التفاعلات بين المتنبؤين، في حين يتم توجيه اختيار التفاعلات من خلال توزيع مسبق على المواد المرتفعة عشوائية، وهي بناء تعامل نموذج الميزات المنتهية. | arxiv | arabic |
تصبح تقييم المعايير العصبية أو الهندسة المعمارية أو سياسات زيادة البيانات مشكلة تحديد النماذج الحاسمة في التعلم العميق المتقدم مع مساحة بحث مفاتيح فائقة. في هذه الورقة، نقترح خوارزمية فعالة وقوية تستند إلى القوات المقاتلة تسمى Sub-Sampling (SS) في سيناريو تقييم البحث عن مفاتيح فائقة. | arxiv | arabic |
نحن ندرس أداء الشبكات العصبية العميقة المدربة بشكل استوتشستيكي (DNNs) التي يتم تنفيذ أوزانها التناغمية باستخدام أجهزة ذكرية ناشئة تظهر مجموعة ديناميكية محدودة، والقرار، والمتغيرات في خصائص برمجةها. نحن نظهر أن أحد المعلمات الأساسية لتحسين كفاءة تعلم DNNs هو التغير في خصائص برمجةها. | arxiv | arabic |
تعتبر تعامل المصفوفات غير السلبية (NMF) طريقة شائعة لتحليل الطيف الصوتي. في حين يتم تطبيق NMF تقليديًا على تمثيلات ترددات الوقت خارج المستودع على أساس تحويلات فوريه أو كوسين قصيرة الأجل ، فإن القدرة على تعلم التحويلات من البيانات الخام تجذب اهتمامًا متزايدًا. | arxiv | arabic |
في التعلم الموزع أو المحافظ على الخصوصية، غالباً ما يتم إعطاء مجموعة من النماذج الاحتمالية التي يتم تقديرها من مخزونات محلية مختلفة، وطلب منا دمجها في نموذج واحد يعطي تقدير إحصائي فعال. طريقة بسيطة هي متوسط خطي لمعايير النماذج المحلية، والتي، ومع ذلك، تميل إلى أن تكون متدهورة أو غير قابلة للتطبيق على النماذج غير الملتو... | arxiv | arabic |
هذه الورقة تثبت ارتباطًا بين فئة من نماذج الخيار المفصل ومجال التعلم عبر الإنترنت وخوارزميات القراصنة متعددة الأسلحة. يمكن تلخيص مساهماتنا في جوانب رئيسية. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تحقق نسخة قوية من خوارزمية التقليل من المخاطر التجريبية العامة ، وهي واحدة من التقنيات الأساسية التي تستند إلى الأساليب الإحصائية الحديثة. يعتمد نجاح التقليل من المخاطر التجريبية على حقيقة أن للعملية الاستوتشستية المتمثلة في النسخة الثانية من X ، تزويد النسخة الثانية من X إلى توقعاتها. | arxiv | arabic |
نحن ندرس التقارب في احتمالية عالية لأساليب نوع SGD في التحسين غير الملتوي وموجودة الضجيج الثقيل. لمكافحة الضجيج الثقيل، يتم النظر في إطار عام غير خطي صندوق أسود، والتي تضم غير خطي مثل الإشارة، والقطع، والطبيعية ونظرائها السلسة. | arxiv | arabic |
هل مجموعة من الملاحظات تستخرج من نفس التوزيع؟ هذه المشكلة هي اختبار عينتين. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة ندرس العقوبات غير الملتوية باستخدام وظائف بيرنشتاين التي تكون مشتقاتها من الرتبة الأولى متوحدة تماما. يمكن أن تسبب وظيفة بيرنشتاين فئة من وظائف العقوبات غير الملتوية لمشاكل التقدير النادرة عالية الأبعاد. | arxiv | arabic |
غالبًا ما يؤدي تعقيد سرطان البشر إلى اختلاف كبير في الاستجابة للعلاج. الطب الدقيق يقدم إمكانية تحسين نتائج المرضى من خلال الاستفادة من هذا التنوع. | arxiv | arabic |
تقليل الأبعاد، الذي يستخدم على نطاق واسع في العلوم، يرسم بيانات الأبعاد العالية إلى الفضاء المنخفض الأبعاد. نحن ندرس نموذج رياضي أساسي يستند إلى تقنيات إدراج الحي الستوكاستي (SNE) وفرعها الشائع t-SNE. | arxiv | arabic |
تحليل المكونات الرئيسية (PCA) هو أداة رئيسية في مجال الحد من الأبعاد البيانية. تم اقتراح طرق مختلفة لتوسيع PCA إلى إعداد اتحاد الفضاء الفرعي (UoS) لجمع البيانات التي تأتي من فجوات فرعية متعددة مثل K-Subspaces (KSS). | arxiv | arabic |
تحكم معدل اكتشاف الكذب (FDR) مع الاستفادة من المعلومات الجانبية لامتحانات الفرضية المتعددة هو موضوع بحثي ناشئ في علم البيانات الحديثة. تعتمد الطرق الحالية على متغيرات مستوى الاختبار مع تجاهل المقاييس حول متغيرات مستوى الاختبار. | arxiv | arabic |
قياس العلاقة بين أي زوج من المتغيرات هو مجال غني ونشط للبحث الذي هو مركزي للممارسة العلمية. على النقيض من ذلك، وصف المعلومات المشتركة بين أي مجموعة من المتغيرات عادة ما يكون ممارسة نظرية مع قليل من الطرق العملية للبيانات العالية الأبعاد. | arxiv | arabic |
تحليل المكونات الرئيسية (PCA) هو واحد من الإجراءات الإحصائية الأكثر استخداماً مع مجموعة واسعة من التطبيقات. اعتبر النقاط $X_1, X_2,..., X_n$ متجهات رسمية من التوزيع مع متوسط الصفر والتنوع $\Sigma$، حيث $\Sigma$ غير معروف. | arxiv | arabic |
في هذا العمل، ندرس أداء خوارزمية تسمسون العينات لمشاكل القراصنة السياقية بناء على الإطار الذي قدموه نيو وزملاء. ومفهومهم من نسبة المعلومات المرفوعة. أولا، نثبت حزمة شاملة على تسمسون العينات المتوقع للندم التراكمي الذي يعتمد على المعلومات المتبادلة لمعايير البيئة والتاريخ. | arxiv | arabic |
تميل الشبكات العصبية المفرطة المعايير إلى تكييف بيانات التدريب الضوضاء بشكل مثالي ومع ذلك تعاملها بشكل جيد على بيانات الاختبار. مستوحاة من هذه الملاحظة التجريبية، سعى العمل الأخير لفهم هذه الظاهرة من الانتشار الخير أو التقاطع غير الضار في النموذج السري البسيط بكثير. | arxiv | arabic |
هذه الورقة دراسة عدم المساواة هوفدينغ لسلسلة ماركوف تحت حالة التركيز العامة المحددة عن طريق متري المحتملة التكاملة (IPM). يضع حالة التركيز العامة إطارًا يقاطع ويوسع الفرضيات الحالية لسلسلة ماركوف هوفدينغ نوع عدم المساواة. | arxiv | arabic |
يتم تقديم التعلم التكيفي للتمثيل السببي من البيانات الملاحظة ، مدمجًا مع تقنية تفريق عينات فعالة ضمن إطار المعادلة التقديرية شبه المعلمية. يتم استخدام تقسيم النقاط الدعمية للنقاط النموذجية (SPSS) ، وهي طريقة تعيين الفرق القائمة على المسافة الطاقة ، للتعلم المزدوج الآلي الفعال (DML) في الاستنتاج السببي. | arxiv | arabic |
نقترح دراسة التساوي في الشبكات العصبية العميقة من خلال التساؤلات المعلمية. على وجه الخصوص، بالنظر إلى مجموعة $\mathcal{G}$ التي تعمل بصورة متخفية على إدخال وتخطي طبقة شبكة العصبية القياسية $\phi_{W}: \Re^{M} \to \Re^{N}$، نظهر أن $\phi_{W}$ هي متساوية فيما يتعلق بـ $\mathcal{G}$-action iff $\mathcal{G}$ يفسر التساويات ... | arxiv | arabic |
تُعتبر سلسلات زمنية سلسلية شائعة في العديد من المجالات التطبيقية. يتطلب أن تكون التوقعات لهذه سلسلات زمنية متماسكة، أي لتلبية القيود التي يفرضها الهرم. | arxiv | arabic |
تستخدم جوجل تدفقات مستمرة من البيانات من شركاء الصناعة من أجل تقديم نتائج دقيقة للمستخدمين. يمكن أن تكون انخفاضات غير متوقعة في حركة المرور مؤشراً على مشكلة أساسية ويمكن أن تكون تحذيراً مبكراً من أن إجراءات تصحيحية قد تكون ضرورية. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.