text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
تعرض هذه المقالة بنية شبكة عصبية متواصلة المدخل باستخدام شبكات كولموجوروف-أرنولد (ICKAN). يتم تقديم شبكتين محددينتين: الأول يعتمد على ترتيب منخفض ، خطيًا على الجزء ، تمثيل الوظائف ، ويتم توفير نظرية التقريب العالمية. | arxiv | arabic |
وقد اكتسبت أدوات التعلم العميق اهتمامًا هائلًا في التعلم الآلي التطبيقي. ومع ذلك، فإن هذه الأدوات للتراجع والتصنيف لا تلتقط عدم اليقين في النموذج. | arxiv | arabic |
إن اكتشاف العلاقات السبلية هو مشكلة أساسية في العلوم والطب. في السنوات الأخيرة، تم اقتراح العديد من النهج النقدية لاكتشاف العلاقات السبلية بين متغيرين من البيانات الملاحظة. | arxiv | arabic |
في سياق تحليل البيانات الكبيرة، تشير منهجية تقسيم والغلب إلى عملية متعددة الخطوات: أولا تقسيم مجموعة البيانات إلى عدة مجموعات صغيرة؛ ثم تحليل كل مجموعة بشكل منفصل؛ وأخيراً دمج نتائج كل تحليل معًا. هذا النهج فعال في التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة غير مناسبة لتحليلها بالكامل بواسطة جهاز كمبيوتر واحد بسبب القيود إما من ت... | arxiv | arabic |
الفهم النظري للتعلم العميق هو أحد أهم المهام التي تواجه مجتمعات الإحصاءات والتعلم الآلي. في حين أن الشبكات العصبية العميقة (DNNs) نشأت كطرق هندسية ونماذج للشبكات البيولوجية في علم الأعصاب والنفسية ، فقد أصبحت بسرعة جزءاً مركزياً من صندوق أدوات التعلم الآلي. | arxiv | arabic |
من المعروف أن خوارزمية التنبيه المتتالية (SPA) تعمل بشكل جيد لمشاكل تصويب المصفوفات غير السلبية (NMF) المنفصلة التي تنشأ في التطبيقات ، مثل استخراج الموضوع من المستندات وكشف الأعضاء النهائيين في الصور المضطربة. أحد الأسباب هو أن خوارزمية قوية على الضوضاء. | arxiv | arabic |
يتم تعلم هيكل الشبكة البايزية غالبًا في إعداد البايزية ، حيث يتم تقييم هيكلات المرشحين باستخدام احتمالاتها اللاحقة لمجموعة بيانات معينة. ثم تستخدم الخوارزميات القائمة على النتيجة تلك الاحتمالات اللاحقة كعمل موضوعي وتعود إلى أقصى شبكة posteriori كنموذج متعلم. | arxiv | arabic |
يقدم هذا العمل مبدأ جديد نسميه التفريق عن طريق تنظيم الجهاز النادرة ، والذي يمكن تطبيقه عندما يعتمد العوامل المتخفية من الاهتمام بشكل نادر على العوامل المتخفية السابقة و / أو المتغيرات المساعدة الملاحظة. نقدم طريقة تعلم التمثيل التي تسبب التفريق عن طريق تعلم العوامل المتخفية ونموذج الجرافيكي السببية النادر الذي يربطها ... | arxiv | arabic |
وقد ركزت الأبحاث الأكاديمية والصناعة المالية مؤخراً اهتماماً كبيراً على خوارزميات التعلم الآلي بسبب قدرتها على حل مهام التعلم المعقدة. في مجال التنبؤ الافتراضي للشركات ، إلا أن عدم القدرة على التفسير منع من اعتماد النماذج النموذجية النموذجية. | arxiv | arabic |
توفر عمليات غوسيان الملائمة (GPs) تعريفًا كميًا لا يقينيًا للتفسر للضيقات التشغيلية لتقدير المجالات الفضائية-الوقتية. بينما تكون نماذج التعلم العميق الفضائية-الوقتية قابلة للتوسع ، فإنها عادة ما تتخذ ماتريكسًا متواصلًا بسيطًا مستقلًا للرد ، فهي لا تستطيع التقاط هيكل التواصل الأساسي. | arxiv | arabic |
نحن نقدم طريقة جديدة لتقدير معايير كلايتون الكوبولات الثنائية في إطار الإستدلال الزمني. يتكون هذا الطريقة من تغير من إجراء التشغيل القياسي لإستدلال المعلمات العشوائية، والتي نصممها صراحة لتجاوز الثغرات الثانية لهذه الحالة المحددة: عدم استقلال إحصاءات كيندل، عادة على أساس هذه المهمة الإستدلالية، وعدم وجود إحصاء كاف w.r.... | arxiv | arabic |
واجه استنتاج العملية الغاوسية على نطاق واسع منذ فترة طويلة تحديات عملية بسبب تعقيد الوقت والمكان الذي هو خارق خطي في حجم مجموعة البيانات. في حين أن نماذج العملية الغاوسية المتغيرة النادرة قادرة على التعلم من البيانات على نطاق واسع، يمكن أن تتوقف الاستراتيجيات القياسية لتنقيح النموذج من تقريب الوظائف المعقدة. | arxiv | arabic |
عند مواجهة الأشياء الجديدة، يستطيع البشر استنتاج مجموعة واسعة من الخصائص الفيزيائية مثل الكتلة والاحتكاك والتشوه من خلال التفاعل معهم بطريقة موجهة للأهداف. هذه العملية من التفاعل النشط هي في نفس الروح كما يقوم العلماء بتجربات لاكتشاف الحقائق الخفية. | arxiv | arabic |
تم تجميع كمية كبيرة من البيانات الملاحظة في مختلف المجالات في الآونة الأخيرة ، وهناك حاجة متزايدة لتقدير عمليات توليد هذه البيانات. تم اقتراح نموذج خطي غير غوسي عادي (LiNGAM) على أساس عدم غوسية التأثيرات الخارجية لتقدير عمليات توليد البيانات للمتغيرات. | arxiv | arabic |
تحاول طرق التعلم النقلية دمج المعرفة من العديد من المهام ذات الصلة (أو المجالات) لتحسين الأداء في مهمة اختبارية. مستوحاة من المنهجية السببية، نرتاح افتراض التحول المتغير المعتاد ونفترض أنه ينطبق على مجموعة فرعية من المتغيرات التنبؤية: التوزيع الشرطي للمتحول الهدف بالنظر إلى هذه مجموعة فرعية من المتغيرات المتوقعة غير مت... | arxiv | arabic |
غالباً ما يتعرض التعاون بين مراكز البيانات المختلفة للتحدي بسبب التنوع بين المواقع. لتحديد التنوع، فإن الطريقة الحديثة هي إعادة وزن التوزيعات المتغيرة في كل موقع لتطابق توزيع السكان المستهدفين. | arxiv | arabic |
في هذه المقالة نقترح طريقة مثالية تسمى SPlit لتقسيم مجموعة بيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. SPlit يعتمد على طريقة نقاط الدعم (SP) ، التي تم تطويرها في البداية للعثور على النقاط التمثيلية الأمثل لتوزيع مستمر. | arxiv | arabic |
تستخدم شبكات التغذية المسبقة على نطاق واسع في التطبيقات المتعددة الحركات لربط الأنظمة عن طريق رسم خرائط متجهات موزعة من طريقة واحدة إلى أخرى، أو إلى مساحة مشتركة. يتم بعد ذلك استخدام المتجهات المتوقعة لتنفيذ على سبيل المثال، الاستحواذ أو التسمية. | arxiv | arabic |
نحن نقدم خوارزمية جديدة للعثور على إحداثيات دائرية قوية على البيانات التي من المتوقع أن تظهر تكرارًا ، مثل تلك التي تظهر في تسجيلات عصبية من C. elegans. توجد تقنيات لإنشاء إحداثيات دائرية على مجمع بسيط من فئة توطين الأبعاد 1 ، ويمكن تطبيقها على مجمع Rips لمجموعة البيانات عندما يكون لها فئة بارزة في توطين الأبعاد 1 . | arxiv | arabic |
تحليل المكون الرئيسي (PCA) هو تقنية تقليل الأبعاد الشائعة للبيانات المتجهة. PCA المفروضة (FPCA) هي امتداد احتمالي ل PCA للبيانات المصفوفة ، والتي يمكن أن تقلل بشكل كبير من عدد المعلمات في PCA مع تحقيق أداء مرضي. | arxiv | arabic |
نقترح نقل المعرفة التمثيلية من مصادر متعددة إلى مهمة استكمال المصفوفة المستهدفة الضوضاء من خلال جمع معلومات الفصول الفردية. في إطار إطار التشابه التمثيلي لدينا، نحن أولاً دمج معلومات التمثيل الخطية عن طريق حل مشكلة تحليل المكون الرئيسي الثنائي على أساس مجموعة بيانات ذات قيمة المصفوفة التي تم تحديدها بشكل صحيح. | arxiv | arabic |
الخوارزميات التي تحل ألعاب الصفر المجموع، وأهداف وكيل متعددة الأهداف، أو، بشكل عام، مشاكل عدم المساواة المتغيرة (VI) غير مستقرة بشكل معروف على المشاكل العامة. بسبب الحاجة المتزايدة لحل مثل هذه المشاكل في التعلم الآلي، تم تسليط الضوء على هذه عدم الاستقرار في السنوات الأخيرة كمحاولة بحثية كبيرة. | arxiv | arabic |
أثبتت الحدود PAC-Bayesian أنها أداة قيمة لاستحداث حدود التعميم وتصميم خوارزميات تعلم جديدة في التعلم الآلي. ومع ذلك، فإنها تركز عادة على توفير حدود التعميم فيما يتعلق بمهمة الخسارة المختارة. | arxiv | arabic |
الهدف الرئيسي للطب الشخصي الحوسبي هو استخدام الجينوميات وغيرها من الخصائص الجزيئية للعينات بشكل منهجي للتنبؤ باستجابات الدواء لعينة لم تتم رؤيتها من قبل. هذه التنبؤات ذات قيمة لتطوير الفرضيات لانتقاء العلاجات المخصصة للمرضى الفرديين. | arxiv | arabic |
يتضمن نمذجة وتنبؤ البيانات الفضائية-الزمنية المتعددة المتغيرات العديد من التحديات. يمكن أن تبسيط طرق تقليل الأبعاد بشكل كبير هذه العملية، شريطة أن تأخذ بعين الاعتبار الاعتمادات المعقدة بين المتغيرات وعلى طول الوقت والمكان. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقوم بدراسة عواقب استخدام خطأ النسبة المطلقة المتوسطة (MAPE) كقياس للجودة لنماذج التراجع. نحن نثبت وجود نموذج MAPE المثالي ونظهر التوافق العالمي لتقليل المخاطر التجريبية على أساس MAPE. | arxiv | arabic |
أثبتت أساليب إعادة العينة مثل bootstrap قيمة لا تقدر بثمن في مجال التعلم الآلي. ومع ذلك، فإن تطبيق أساليب bootstrap التقليدية محدودة عند التعامل مع تدفقات كبيرة من البيانات المعتمدة، مثل سلسلة الزمن أو ملاحظات مرتبطة بالمساحة. | arxiv | arabic |
تشكل العديد من مشاكل التحسين المزيج مشكلة تحسين صعبة غير متعددة النقاط (NP) ، أي أنها لا يمكن حلها في الوقت متعددة النقاط. واحدة من هذه المشاكل هي العثور على أقصر طريق بين عقدين على الرسم البياني. | arxiv | arabic |
تعتبر دراسة التعزيز العميق (DRL) مجالًا من مجالات البحث المتقدمة، وتظهر إيجابية كبيرة في العديد من المشاكل الصعبة مثل لعب أطارية وحل Go والتحكم في الروبوتات. في حين أن عملاء DRL يعملون بشكل جيد في الممارسة العملية، ما زلنا نقص على الأدوات اللازمة للتحليل من أدائهم وتصور الاستفكارات الزمنية التي يتعلمونها. | arxiv | arabic |
فكر في مشكلة أخذ العينات بشكل تسلسلي من عدد محدود من $N \geq 2$ السكان ، المحدد من قبل المتغيرات العشوائية $Xi_k$ ، $i = 1,\ldots , N ،$ و $k = 1, 2, \ldots$ ؛ حيث $Xi_k$ يرمز إلى النتيجة من السكان $i$ في $k^{th}$ الوقت الذي يتم أخذ العينات. يفترض أن لكل $i$ ثابت ، <br>$\{ Xi_k}_{k \geq 1}$ هو تسلسل من المتغيرات العشوا... | arxiv | arabic |
هذه المونغرافيا تطوير إطار شامل للتعلم الإحصائي الذي هو قوية (التوزيعي) الاضطرابات في البيانات باستخدام التوزيعية المثبتة تحسين (DRO) تحت مقياس واصيرين. بدءا من الخصائص الأساسية للمقياس واصير واصيرين، ونحن نستكشف الثنائية للوصول إلى صيغ قابلة للتعامل وتطوير اختصاري العينة، فضلا عن غير المفصلي، ضمانات الأداء. | arxiv | arabic |
وقد تم دراسة خوارزميات التصفية التكيفية المحدودية التي تضم المربع المتوسط الأقل (CLMS) المحدود ، والتنبيه المرتبط المحدود (CAP) والمرجعية المرجعية الأقل المربع (CRLS) المحدودية على نطاق واسع في العديد من التطبيقات. تم تطوير معظم خوارزميات التصفية التكيفية المحدودية الحالية تحت معيار الخطأ المتوسط المربع (MSE) ، وهو معي... | arxiv | arabic |
نحن نقدر وظائف التأثير العامة لعمليات هوكز الفضائية-الزمنية باستخدام نهج استعادة التنسور عن طريق صياغة وظيفة التأثير المعتمدة على الموقع التي تلتقط تأثير الأحداث التاريخية كجرعة التنسور. نفترض بنية منخفضة الرتبة للجرعة التنسورية ونلقي مشكلة التقدير كمشكلة تحسين متواصلة باستخدام المعيار النووي المتحول من فوري (TNN). | arxiv | arabic |
أقدم خدمة ويب لاستفسار إدراج الكيانات في الرسم البياني المعرفة في ويكيديتا. يتم تدريب الإدراج على مخزن ويكيديتا باستخدام تنفيذ Word2Vec من جينسم ومشي الرسم البياني البسيط. | arxiv | arabic |
يدرس تكييف النطاقات غير المشرفة مشكلة استخدام نطاق مصدر ذي صلة مع علامات كثيرة لبناء نمذجة تنبؤية لنطاق هدف غير مذكور. يلاحظ العمل الأخير أن النهج المتعارض الشائع للتعلم من ميزات النطاق غير المتغير غير كافٍ لتحقيق أداء النطاق المستهدف المرغوب فيه وبالتالي إدخال قيود تدريبية إضافية ، مثل افتراض الكلاستر. | arxiv | arabic |
تحليل الوقت إلى الحدث (T2E) هو فروع إحصائيات تقوم بتصوير مدة الوقت اللازمة لتحقيق حدث. يمكن أن تشمل هذه الأحداث نتائج مثل الموت أو البطالة أو فشل المنتج. | arxiv | arabic |
أصبح التجميع العادل مهمة اجتماعية مع تقدم تكنولوجيا التعلم الآلي والطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي الموثوق به. يضمن العدالة في المجموعة أن نسبة كل مجموعة حساسة متشابهة في جميع المجموعات. | arxiv | arabic |
نستخرج عدم المساواة التركيز الجديدة التي تربط الخطأ الإحصائي لمجموعة كبيرة من مشاكل التحسين الاستوائي، مع التركيز على حالة الوظائف الموضوعية غير المحدودة. تستخدم مشتقاتنا الأدوات التالية: | arxiv | arabic |
نقوم بمناقشة مشكلة المتعددة الأسلحة المتعددة اللعب (MAB) التي يتم فيها اختيار عدة أسلحة في كل جولة. مؤخراً ، جذب خريطة تومبسون عشوائية (TS) ، وهي خوارزمية مع روح بايزية ، الكثير من الاهتمام لأداءها الممتاز تجريبياً ، واكتشفت أن لديها ندمًا مثاليًا مرتبطًا بمشكلة MAB الموحدة للاعب الواحد. | arxiv | arabic |
التحدي الرئيسي عند استخدام k-means clustering غالباً هو كيفية اختيار المعلم k ، عدد المجموعات. في هذه الرسالة ، نريد أن نشير إلى أنه من السهل جداً استخلص استنتاجات سيئة من طريقة هيرستيكية شائعة ، طريقة "كعب القدم". | arxiv | arabic |
تعيد التجربة هي تقنية أساسية في التعلم المعزز التي تعزز استقرار التعلم من خلال تخزين التجارب الماضية في حافظة إعادة التجربة وإعادة استخدامها أثناء التدريب. على الرغم من نجاحها العملي ، لا تزال خصائصها النظرية غير مستكشفة. | arxiv | arabic |
يتزايد أهمية تفسير نماذج التعلم الآلي مع تزايد تعقيد نماذج التعلم الآلي. نموذج ANOVA الوظيفي ، الذي يفكك وظيفة عالية الأبعاد إلى جمع من وظائف أبعاد أقل (المشار إليها عادة باسم المكونات) ، هو أحد أدوات الذكاء الاصطناعي المفهومة ، وقد تم تطوير شبكات عصبية مختلفة لتقدير كل عنصر في نموذج ANOVA الوظيفي. | arxiv | arabic |
نحن نقوم بتحليل خصائص التعميم للشبكات العصبية ذات الطبقتين في نظام النخبة اللاصقة العصبية (NTK) ، المدربة على انخفاض التراجعية (GD). بالنسبة إلى GD المبكرة التي تم إيقافها ، نستخرج معدلات سريعة للتقارب التي من المعروف أنها منخفضة بشكل مثالي في إطار التراجع غير المعلمي في إعادة إنتاج مساحات هيلبرت النخبة. | arxiv | arabic |
شبكات بييزية محليا (MLBNs) هي فئة حديثة نسبيا من نماذج المعادلات الهيكلية التي تنشأ عندما يكون لدى المتغيرات العشوائية المعنية توزيعات ثقيلة. على عكس معظم النماذج الرسومية الموجزة، لا تكون MLBNs وفية عادةً إلى الانفصال d وبالتالي لا يمكن استخدام خوارزميات اكتشاف السبب الكلاسيكية مثل خوارزمية الكمبيوتر أو البحث عن المسا... | arxiv | arabic |
يمكن صياغة العديد من مهام التعلم الآلي باعتبارها تقليل المخاطر التجريبية المنظمة (R-ERM) ، وحلها من خلال خوارزميات التحسين مثل تراجع التدفق (GD) ، وتراجع التدفق الاستوتشستيكي (SGD) ، وتقليل التباين الاستوتشستيكي (SVRG). يركز التحليل التقليدي على هذه خوارزميات التحسين على معدلات التقارب خلال عملية التدريب ، ومع ذلك ، قد... | arxiv | arabic |
في ورقة حديثة، أظهر أن خوارزمية LASSO تظهر سلوكًا مثاليًا تقريبًا ،" بمعنى التالي: افترض $y = Az + \eta$ حيث يرضي $A$ خاصية التزامن المقيد (RIP) بمستمر صغير بما فيه الكفاية ، و $\Vert \eta \Vert_2 \leq \epsilon$. ثم تقليل $\Vert z \Vert_1$ الخاضع لـ $\Vert y - Az \Vert_2 \leq \epsilon$ إلى تقدير $\hat{x} يؤدي خطأ $... | arxiv | arabic |
توفر مشاكل القراصنة المتعددة الأسلحة إطارًا لتحديد التدخل الأمثل على سلسلة من التجارب المتكررة. بدون افتراضات إضافية، يتم فهم الأداء المثالي الحد الأدنى (المقياس عن طريق الندم التراكمي) بشكل جيد. | arxiv | arabic |
التجميع العميق هو أول طريقة للتعامل مع سيناريوهات الفصل الصوتي العامة مع مصادر متعددة من نفس النوع وعدد تعسفي من المصادر ، والتي تؤدي أداءً مثيرًا في مهام فصل الكلام المستقلة عن المتحدثين. ومع ذلك ، لا يعرف الكثير عن فعاليتها في مواقف أخرى صعبة مثل فصل مصادر الموسيقى. | arxiv | arabic |
وقد حققت التعلم متعدد المهام التمثيلي نجاحًا هائلًا في الممارسة العملية. ومع ذلك، لا يزال هناك نقص في الفهم النظري لهذه الأساليب. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة نقوم بمعالجة مشكلة حل مشاكل العكسية غير الموضحة بشكل خاطئ في التصوير حيث يكون السابق نموذج توليد عصبي. وننظر بشكل خاص في الحالة المفصلة حيث يتم تدريب السابق مرة واحدة ويمكن إعادة استخدامها لمعظم نماذج التدهور المختلفة من خلال التخفيضات الخشبية المكونية دون إعادة التدريب. | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة القاتل السياقي في المساحات العامة للعمل والسياق ، حيث تعتمد مكافآت المتعلم على أفعاله المختارة والسياق الملاحظ. وهذا يعمّل القاتل المتعدد الأسلحة القياسي إلى الحالة التي توجد فيها معلومات جانبية ، على سبيل المثال ، سجلات المرضى أو تاريخ العملاء ، مما يسمح بالعلاج المخصص. | arxiv | arabic |
وتدرس هذه الورقة مشكلة تقدير بنية نماذج الرسم البياني الأزرق الموجّه المتعلقة متعددة (DAG). بناءً على التطورات الأخيرة في تقدير الدقة للDAG باستخدام البرمجة الخطية الكاملة (ILP) ، نقوم بعرض نهج ILP للتقدير المشترك على العديد من DAG، الذي لا يتطلب أن تكون القمم في كل DAG تتشارك ترتيبًا مشتركًا. | arxiv | arabic |
تقييم خارج السياسة (OPE) والتعلم خارج السياسة (OPL) لسياسات القراصنة السياسية تستفيد من البيانات التاريخية لتقييم وتحسين سياسة الهدف. معظم طرق OPE / OPL الحالية - القائمة على الوزن أو الخصم على الأهمية - تتوقع دعم مشترك بين سياسات الهدف والسجلات. | arxiv | arabic |
الشبكات العصبية العميقة هي عائلة من النماذج الحوسبة التي أدت إلى تحسين كبير في حالة الفن في العديد من المجالات مثل تحليل الصورة والصوت أو النص. توفر هذه الطرق إطارًا لنموذج التفاعلات المعقدة وغير الخطية في مجموعات بيانات كبيرة ، وهي مناسبة بطبيعتها لتحليل البيانات الهرمية مثل ، على سبيل المثال ، البيانات الطويلة باستخد... | arxiv | arabic |
كيفية تعلم مقدر جيد على البيانات التي تفتقر إلى قيم؟ معظم الجهود تركز على أول فرض كما هو ممكن والتعلم الثاني على البيانات المكتملة للتنبؤ بالنتيجة. | arxiv | arabic |
يمكن للعديد من الدراسات الإشعاعية الكشف عن وجود العديد من التشوهات المجاورة، كل منها تمثل نمطًا بصريًا متميزًا. في هذه المقالة نقوم بمعالجة مشكلة تعلم مقياس المسافة للشعاعات السطحية التي تلتقط فكرة التشابه الإشعاعي: يعتبر الأشعة الإشعاعية الثانية متشابهة إذا كانت تشارك في تشابهات مشابهة. | arxiv | arabic |
في هذا العمل نقدم وظيفة الطاقة على طرق شبكات هوبفيلد الحديثة (MNH) ، تتوافق نقاطها الثابتة مع الاهتمام المطلوب لـ Vaswani et al. [12] ، وبالتالي توحيد الإطارين. | arxiv | arabic |
يجب أن يكون المساحة الخفية لتطبيع التدفقات ذات البعادية نفس مساحة الخروج. هذا القيود يشكّل مشكلة إذا أردنا تعلم تمثيلات ذات معنى معنوي منخفض البعاد. | arxiv | arabic |
يعد التنبؤ بقيمة الجلوكوز في الدم مهمة مهمة في إدارة مرض السكري. في حين أنه يُذكر أن تركيز الجلوكوز حساس للسياق الاجتماعي مثل المزاج والنشاط البدني والإجهاد والنظام الغذائي ، إلى جانب تأثير أمراض السكري ، نحتاج إلى مزيد من البحوث حول البيانات والمنهجيات لاستضافة وتقييم الإشارات حول هذا السياق الزمني في نماذج التنبؤ. | arxiv | arabic |
يُدخل هذا التقرير تفاصيل تصنيف النمط التوليدي المُغلق، البايسي بالكامل، متعدد الفئات، المفتوحة، باستخدام احتمالات غوسية متعددة المتغيرات، مع سابقات متضاربة. النمط التوليدي لديه تغطية مشتركة داخل الفئة، والتي تتساوى مع تغطية الفئة المتضاربة في السابق المتضاربة. | arxiv | arabic |
ندرس أساليب التعلم التمهيدي غير متصل بالإنترنت (RL) في بيئات غير ثابتة. تعتمد العديد من خوارزميات RL الحالية في الأدب على افتراض الثبات الذي يتطلب أن تكون عملية انتقال النظام وظيفة الجائزة ثابتة مع مرور الوقت. | arxiv | arabic |
تناول هذه الدراسة التحديات في تقدير المعلمات للمعادلات التفاضلية الاستوكاستية التي تدفعها الضوضاء غير الغاوسية ، والتي هي حاسمة في فهم الظواهر الديناميكية مثل تقلبات الأسعار وانتشار الأمراض المعدية. سلطت الأبحاث السابقة الضوء على إمكانات شبكات LSTM في تقدير موازين SDEs المستقرة من الفا مدفوعة ليفي ولكن واجهت قيود بما ف... | arxiv | arabic |
من الممكن القول إن وظيفة softmax gateing هي الخيار الأكثر شعبية في خليط النمذجة من الخبراء. على الرغم من استخدامها على نطاق واسع في الممارسة العملية، قد يؤدي softmax gating إلى منافسة غير ضرورية بين الخبراء، مما يسبب في إمكانية تسبب في ظاهرة غير مرغوب فيها في انهيار التمثيل بسبب بنيته المحتوية. | arxiv | arabic |
يستخدم مؤشر راند المعدل عادةً في تحليل الكلاستر لقياس درجة الاتفاق بين قسمين بيانات. منذ إدخاله، كان استكشاف حالات الاتفاق والاختلاف المتطرفين في ظل ظروف مختلفة موضوعًا مثيراً للاهتمام، من أجل تحقيق فهم أفضل لهذا المؤشر. | arxiv | arabic |
نقطة اتخاذ القرار الحرجة عند تدريب المتوقعين باستخدام دراسات متعددة هو ما إذا كان ينبغي دمج الدراسات أو التعامل معها بشكل منفصل. نقارن نهجين التنبؤ متعدد الدراسات في وجود التنوع المحتمل في علاقات المتوقع والنتائج عبر مجموعات البيانات: | arxiv | arabic |
هذا العمل يدرس مشكلة تقدير الموقع لمزيج من اثنين من كثافة الحفرة الخلفية الخلفية. نظهر أن أقل مربع EM، وهو تغير من خوارزمية EM، يتقارب مع معايير الموقع الحقيقي من نقطة بدء عشوائية. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة نقترح شبكات الأجزاء المتحولة (DPNs) الجديدة لتعلم {\em pose-invariant} التمثيلات للتعرف على كائنات 2D. على عكس أحدث الشبكات المتحولة على الوضع مثل CapsNet \cite{sabour2017dynamic} و STN \cite{jaderberg2015spatial} ، يمكن تفسير DPNs بشكل طبيعي {\em} كحل فعال لمشكلة الكشف الصعبة ، وهي نماذج الأجزاء المتحولة... | arxiv | arabic |
اعتمدت العديد من التطبيقات الأخيرة لنظرية النقل المثالي (OT) على التعلم الآلي على التنظيم ، لا سيما الإنتروبي وخوارزمة سينكورن. نظرًا لأن منتجات المصفوفات المتجهة للنواقل منتشرة في خوارزمية سينكورن ، اقترحت العديد من الأعمال تطبيق ماتريصات النواة التي تظهر في تكراراتها باستخدام عوامل منخفضة الدرجة. | arxiv | arabic |
يتم جمع بعض أنواع الوثائق مثل التغريدات عن طريق تحديد مجموعة من الكلمات الرئيسية. مع تغير موضوعات الاهتمام مع مرور الوقت من المفيد تعديل الكلمات الرئيسية بشكل ديناميكي. | arxiv | arabic |
يتم استخدام فلتر كالمين (KF) في مجموعة متنوعة من التطبيقات لحساب التوزيع الخلفي للدول الخفية في نموذج الفضاء الحالي. يتطلب النموذج علاقة خطية بين الحالات والملاحظات. | arxiv | arabic |
تعتبر تدريب الشبكات العصبية مع الوزن الثنائي والتنشيط مشكلة صعبة بسبب عدم وجود تراجعيات وصعوبة تحسينها على الوزن المفصل. تم تحقيق العديد من النتائج التجريبية الناجحة مع النهج التجريبية المباشرة (ST) ، واقترح مجموعة متنوعة من القواعد المخصصة لنشر تراجات من خلال تنشيطات غير قابلة للتفريق وتحديث الوزن المفصلة. | arxiv | arabic |
أدى ظهور صنع القرار والتشكيل السياسي القائم على ML إلى التركيز المتزايد على العدالة الخوارزمية. وبما أن التجميع هو أحد أكثر النهج استخداماً للتعلم الآلي غير المشرف عليه ، فقد كان هناك بشكل طبيعي انتشار الأدب حول {\em fair clustering}. | arxiv | arabic |
في هذه المقالة نقترح طريقة جديدة للتعلم المجموعة المشرف عليها تسمى Data Shared Adaptive Bootstrap Aggregated (AdaBag) Lasso لالتقاط ميزات ذات أبعاد منخفضة مفيدة لتحليل المشاعر القائمة على الكلمات ومشاكل التعدين. الأدب حول أساليب المجموعة غني جدا في الإحصاءات والتعلم الآلي. | arxiv | arabic |
يتم استخدام عملية تسمية البيانات (DA) على نطاق واسع لمزيج المعرفة الفيزيائية والملاحظات. يستخدم بشكل شائع في مجال العلوم الجيولوجية لتنظيم المعلمات. | arxiv | arabic |
الغرض من هذه الورقة هو الإجابة عن بعض الأسئلة المفتوحة في واجهة أساليب النواة وتدفقات تدفق PDE. مدفوعة بالتقدم الأخير في التعلم الآلي، وخاصة في النمذجة التوليدية والاستعراض، نقدم بحثًا صارمًا عن تدفقات تدفق النوعية فيشر-راؤ وواسترستين فيما يتعلق بهياكل تدفقها ومعادلات تدفقها وتقاريرها للنواة. | arxiv | arabic |
اقترح إيموري وإينغ (2025) خوارزمية الفلسة الأورتوغونية الموزنة على الأهمية (IWOGA) لانتخاب النموذج في نماذج التراجعات غير المحددة عالية الأبعاد تحت التحول المتغير. لتحديد عدد التكرارات IWOGA ، قدموا معيار المعلومات الموزنة على الأهمية الميزة العالية (HDIWIC). | arxiv | arabic |
اكتمال المصفوفة هو فئة من أساليب التعلم الآلي التي تتعلق بتنبؤ بالدخولات المفقودة في المصفوفة الملاحظة جزئيا. يدرس هذا الورق اكتمال المصفوفة للبيانات المختلطة ، أي البيانات التي تنطوي على أنواع مختلطة من المتغيرات (مثل المستمرة ، الثنائية ، ordinal). | arxiv | arabic |
يستخدم التجميع القائم على النموذج على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من مجالات التطبيق. ومع ذلك، لا تزال المخاوف الأساسية حول الصلابة. | arxiv | arabic |
خوارزميات لانجفين هي أساليب سلسلة ماركوف الشهيرة مونت كارلو (MCMC) لمشاكل العينات على نطاق واسع التي تظهر غالبًا في علوم البيانات. نقترح خوارزميات مونت كارلو بناءً على تخفيفات ديناميكيات لانجفين من النظام الثالث لجميع $P\geq 3$. | arxiv | arabic |
خوارزمية النواة الأقل متوسط مربع (KLMS) هي أداة جذابة للتعرف على الأنظمة غير الخطية عبر الإنترنت بسبب بساطتها وقويتها. بالإضافة إلى اختيار النواة التناسلية وتعيين معايير المرشح ، يتطلب تصميم مرشح KLMS التكيفي اختيار ما يسمى قاموس للحصول على نموذج من النظام المحدد. | arxiv | arabic |
هذا العمل يطور أساسًا نظريًا صارمًا لكون شبكة العصبية البايسية العميقة (BNN) أداة فعالة لتحديد المتغيرات العالية الأبعاد مع تقييم عدم اليقين الصارم. ونحن نميل إلى نظريات بايزية غير پارامترية جديدة لإظهار أن BNN العميقة المكوّنة بشكل صحيح (1) تتعلم الأهمية المتغيرة بشكل فعال في الأبعاد العالية، ويمكن معدل تعلمها أحيانًا... | arxiv | arabic |
إن طاقة الرياح هي واحدة من أكثر مصادر الكهرباء الطاقة النظيفة من مصادر الطاقة المتجددة ويمكن أن تساعد في معالجة تحديات تغير المناخ. أحد عيوب طاقة الرياح هي المساحة الكبيرة اللازمة لوضع مزرعة الرياح. هذا ينبع من حقيقة أن وضع توربينات الرياح في منطقة محدودة من شأنه أن يعيق إنتاجيتها وبالتالي لن يكون مريحا اقتصاديا. | arxiv | arabic |
تعتمد النهج الحالية للتعلم في الهيكل المميز للجرافات السكرية الموجزة (DAG) على افتراضات قابلية للتعرف قوية لضمان أن تقليلات عالمية لمشكلة التحسين المحدود بالسكرية تحدد DAG الحقيقية. علاوة على ذلك ، تم ملاحظة تجربيًا أن المحسن قد يستغل أثاثًا غير مرغوب فيها في وظيفة الخسارة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم نهجا جديدا لتدريب الشبكات العصبية العميقة بطريقة بايزية. التعلم العميق الكلاسيكي، أي غير بايزي، له عوائق رئيسية اثنتين، كلتا من هذه النتائج تنبع من حقيقة أن معايير الشبكة تعتبر محددة. | arxiv | arabic |
نعتبر مهمة تقدير المصفوفة منخفضة الرتب من الملاحظات غير الخطية والضوضاء. نثبت نتيجة عالمية قوية تظهر أن أداءات بايز المثلى يتميز بنموذج غوسيان مع سابق فعال، والذي يتم تحديد معاييرها بالكامل من خلال توسيع الوظيفة غير الخطية. | arxiv | arabic |
EnsembleSVM هو حزمة برمجيات مجانية تحتوي على روتينات فعالة لتنفيذ تعلم الجمع مع نماذج أساسية آلة متجهة دعم (SVM). يقدم حاليًا أساليب الجمع على أساس نماذج SVM ثنائية. | arxiv | arabic |
نحن نقدم أداة مفيدة لتحليل خوارزميات تعزيز تسمى ``s smooth margin function ، وهو تقارب قابل للتفريق من الهامش المعتاد لتعزيز خوارزميات. نحن نقدم خوارزميات تعزيز على أساس هذا الهامش السلس ، ``coordinate ascent boosting'' و ``approximate coordinate ascent boosting ،'' والتي تشبه خوارزمية Freund و Schapire... | arxiv | arabic |
عند بناء نموذج اقتصادي أو إحصائي، نختار ميزات أو متغيرات ذات صلة من العديد من المرشحين. يتم إنشاء لعبة ائتلافية لدراسة مشكلة الاختيار حيث يكون اللاعبون المرشحين ويكون وظيفة الارتفاع قياسًا للأداء في جميع سيناريوهات النموذجية المحتملة. | arxiv | arabic |
هذه المقالة القصيرة تعيد النظر في بعض الأفكار التي تم تقديمها في <a href="https://arxiv.org/abs/1701.07875" data-arxiv-id="1701.07875" class="link-https">arXiv:1701.07875</a> و <a href="https://arxiv.org/abs/1705.07642" data-arxiv-id="1705.07642" class="link-https">arXiv:1705.07642</a> في إعداد بسيط. هذا يلقي بعض الضوء... | arxiv | arabic |
وقد ظهر التعلم المراقب الذاتي (SSL) كإطار قوي لتعلم التمثيلات من البيانات الخام دون إشراف. ومع ذلك، في الممارسة العملية، يواجه المهندسون مشاكل مثل عدم الاستقرار في تحسينات ضبط وانهيار التمثيلات أثناء التدريب. | arxiv | arabic |
توفر النماذج الإحصائية للمحفزات الطبيعية أداة مهمة للباحثين في مجالات التعلم الآلي وعلم الأعصاب الحاسوبي. طريقة قائمة لتقييم وتقارن أداء النماذج الإحصائية مقدرية هي العدالة. | arxiv | arabic |
فهم هيكل البيانات الحقيقية أمر أساسي في تطوير منهجيات التعلم العميق الحديثة. يعتقد أن البيانات الطبيعية مثل الصور تتكون من ميزات منظمة بطريقة سلسية ومزدوجة ، والتي تستقطب الشبكات العصبية أثناء التعلم. | arxiv | arabic |
نحن ندرس توزيع وعدم اليقين للتحسين غير الملتوي لإكمال الجهاز الزمني الضوضاء - مشكلة تقدير الجهاز الزمني منخفض الرتبة بالنظر إلى الملاحظات غير الكاملة والفسدة لإدخاله. مع التركيز على خوارزمية التقدير المكونة من مرحلتين التي اقترحتها Cai et al. (2019), نخصم توزيع هذا المقدر غير الملتوي إلى مقياس دقيقة. | arxiv | arabic |
يتم النظر في توسيع طريقة Bayesian المعاقبة المعدلة الكلاسيكية للإستنتاج على وظائف ذات قيمة متجهة، مع التركيز على تحديد ملاءمة الطريقة للعام <a href="http://application.We" rel="external noopener nofollow" class="link-external link-http">هذا URL</a> يظهر أن العقوبة التربيعية القياسية هي بالضبط مشابهة لطاقة سلسلة ممدتة، ... | arxiv | arabic |
أقدم نهجا جديدا لتقدير الأنماط الزمنية والمكانية للصراعات العنيفة وأظهر كيف يمكننا استخدام بيانات مفصلة جداً عن الأحداث النزاعية بشكل متزامن مع عمليات غوسية لتقدير اتجاهات الصراعات الزمنية والمكانية. | arxiv | arabic |
المعادلات المختلفة العادية (ODEs) ، التي تستخدم عادة لوصف الأنظمة الديناميكية، من الصعب اقتراحها في شكل مغلق للعديد من التطبيقات العلمية المعقدة، حتى بمساعدة خبير المجال. نقترح طريقة سريعة ودقيقة مدفوعة بالبيانات، MAGI-X، لتعلم الديناميكية المجهولة من بيانات الملاحظة بطريقة غير پارامترية، دون الحاجة إلى أي معرفة المجال... | arxiv | arabic |
يتم الغزو في النمذجة التنبؤية من قبل طرق مرنة ومعقدة مثل الشبكات العصبية أو المجموعات (تمزيق النموذج أو تعزيز أو التعبئة). عادة ما يتم وصف هذه الطرق بأعداد كبيرة من المعلمات أو المعلمات المفرطة - وهو ثمن يتعين على المرء دفعه من أجل المرونة. | arxiv | arabic |
أطلقت أساليب قواسي بايسية المقترحة مؤخراً عصرًا جديدًا في الحوسبة البايسية من خلال بناء التوزيع التنبؤي البايسية مباشرة من خلال الاستعادة ، مما يزيل الحاجة إلى الحسابات المكلفة المشاركة في أخذ العينات من التوزيع البايسية الخلفية. أثبت هذا أنها فعالة في استخدام البيانات للتنبؤات المتغيرة ، ولكن التوسعات إلى الأبعاد المت... | arxiv | arabic |
استخراج المعلومات الرمزية من الإشارات هو مجال نشط للبحث الذي يتيح العديد من التطبيقات خاصة في مجال استرداد المعلومات الموسيقية. هذه المهمة المعقدة ، التي ترتبط أيضًا بمواضيع أخرى مثل استخراج الصوت أو التعرف على الأدوات ، هي موضوع متطلب ولد العديد من النهج ، ويرتكز في الغالب على خوارزميات متقدمة تستند إلى معالجة الإشارا... | arxiv | arabic |
في هذا العمل، نقوم بتحليل أخذ العينات الضوضاء من أهمية (IS) ، أي IS يعمل مع تقييمات ضوضاء كثافة الهدف. نقدم الإطار العام ونستخلص كثافة المقترحات الأمثل لتقديرات ضوضاء IS. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.