text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
البيانات التوزيعية (أو القيمة التوزيعية) هي نوع جديد من البيانات التي تنشأ من عدة مصادر وتعتبر تحقق من المتغيرات التوزيعية. يُقترح مجموعة جديدة من الخوارزميات المضطربة c-الوسائل للبيانات التي وصفتها المتغيرات التوزيعية. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقوم بمعالجة مسألة اكتشاف مجموعة فعالة من المرشحات الفضائية لحل مشاكل التصنيف المفرط الطيف. بدلاً من تحديد المرشحات وعناصرها في المقام الأول باستخدام المعرفة الخبراء، نسمح للنموذج العثور عليها في الرسوم العشوائية في الفضاء (ربما لا نهاية له) من المرشحات المحتملة. | arxiv | arabic |
إن التراجع التدريجي الاستوتيكي (SGD) هو أداة مركزية في التعلم الآلي. نحن نثبت أن SGD يتقارب إلى صفر الخسارة، حتى مع معدل تعلم ثابت (غير متغيّر) - في حالة خاصة للمصنفين السريّين المتجانسين مع وظائف فقدان الوحدة السلسة، المحسنة على البيانات المنفصلة خطياً. | arxiv | arabic |
توفر عمليات بويسون المعدلة لعملية غوسيان إطار مرن لنمذجة أنماط نقاط الفضاء-الوقت. كان هذا الحد محدوداً حتى الآن إلى بعد واحد، وترتيبًا إلى شبكة محددة مسبقاً، أو مجموعات بيانات صغيرة تصل إلى بضعة آلاف نقطة بيانات. | arxiv | arabic |
يمكن أن تكون النماذج الحديثة للتعلم الآلي عرضة للاضطرابات الصغيرة جداً التي يتم بناؤها بشكل معادٍ. التدريب المعادٍ هو نهج فعال للدفاع عن مثل هذه الأمثلة. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض إطار جديد لنمذجة الأحداث الزمنية مع اعتماد طولي معقد يتم إنشاؤه من قبل المصادر المعتمدة. يستفيد هذا الإطار من عمليات النقاط متعددة الأبعاد لنمذجة وقت الأحداث. | arxiv | arabic |
في مجال الرعاية الصحية، تكون سجلات الصحة الإلكترونية (EHR) بيانات تدريبية حاسمة لتطوير نماذج التعلم الآلي للتشخيص والعلاج وإدارة موارد الرعاية الصحية. ومع ذلك، غالبًا ما تكون مجموعات البيانات الطبية غير متوازنة من حيث الصفات الحساسة مثل العرق / العرق والجنس والعمر. | arxiv | arabic |
الخلفية: اختيار الطريقة الأكثر أداءً من حيث التنبؤ بالنتائج أو اختيار المتغيرات مشكلة متكررة في دراسات التنبؤ، مما أدى إلى العديد من المنشورات حول تقارن الطرق. ولكن بعض الجوانب قد تلقيت اهتماماً قليلًا. | arxiv | arabic |
مهام التنبؤ بالمساحة هي مفتاح توقعات الطقس ودراسة تأثيرات تلوث الهواء وغيرها من المساعي العلمية. تحديد مدى الثقة في التنبؤات التي يتم بها عن طريق الأساليب الإحصائية أو الفيزيائية أمر ضروري لمصداقية الاستنتاجات العلمية. | arxiv | arabic |
تعد عوامل التنسور (TF) أدوات قوية للتمثيل والتحليل الفعال للبيانات المتعددة الأبعاد. ومع ذلك ، فإن طرق TF الكلاسيكية القائمة على تقدير الحدوث القصوى لا تؤدي أداءً جيدًا عند تطبيقها على بيانات العد المضخمة الصفر ، مثل بيانات تسلسل RNA الخلية الواحدة (scRNA-seq). | arxiv | arabic |
تحت الخسائر التي تكون ثقيلة بشكل محتمل، نعتبر مهمة تقليل مبالغ متوسط الخسارة والانحراف القياسي، دون محاولة لتقدير التباين بدقة. من خلال تعديل تقنية لتقدير متوسط قوي خالي من التباينات لتتناسب مع إعداد المشكلة لدينا، نستخرج من عملية تعلم بسيطة يمكن دمجها بسهولة مع حلول القياسية القائمة على التراجع للاستخدام في تدفقات عمل... | arxiv | arabic |
تلعب أنماط موسمية متعددة دوراً رئيسياً في توقعات سلسلة الزمن، خاصةً بالنسبة لسلسلة الزمن التجارية التي تكون فيها الآثار الموسمية عادةً حادةً كبيرة. لا تعكس النهج السابقة بما في ذلك نمطات فورييه للتفكك والسلم التميزي والمتوسط المتحرك المتكامل المتحرك المتحرك المتحرك المتحرك المتحرك المتحرك المتحرك المتحرك المتحرك المتحر... | arxiv | arabic |
بعض المشاكل الحقيقية تتطلب تقييم وظائف موضوعية مكلفة وصاخبة، وعلاوة على ذلك، قد لا يكون التعبير التحليلي لهذه الوظائف الموضوعية معروفًا. | arxiv | arabic |
يتم مناقشة بعض القضايا الرئيسية في التجميع القوي مع التركيز على التجميع القائم على نموذج الخليط الغاوسسي، وهي التعريف الرسمي للخروجات، والغموض بين مجموعات الخروجات والكلاسترات، والتفاعل بين التجميع القوي وتقدير عدد الكلاسترات، والاعتماد الأساسي على قرارات ضبط (وليس فقط) التجميع القوي، ونقص القياسات الحالية لثبات الكلاس... | arxiv | arabic |
الهشة الحساسة للمكان (LSH) هي مجموعة أدوات خوارزمية أساسية تستخدمها علماء البيانات لمشاكل البحث القريبة القريبة التي استخدمت على نطاق واسع في العديد من تطبيقات معالجة البيانات على نطاق واسع مثل الكشف عن النسخ المزدوجة القريبة ، البحث القريبة ، التجميع ، إلخ. في هذا العمل ، نعتزم تقديم وظائف الهش الحساسة للمكانة الأسرع ... | arxiv | arabic |
نحن نقترح خوارزمية جديدة بناء على النواة استنتاج بعد الانتخاب (PSI) ، والتي لا يمكن أن تتعامل فقط غير خطية في البيانات ولكن أيضا المخرجات المهيكلة مثل المخرجات متعددة الأبعاد والعديد من اللبؤات. على وجه التحديد، نحن نميل خوارزمية PSI لقياسات الاستقلال، ونقترح خوارزمية PSI بناء على معايير الاستقلال Hilbert-Schmidt (HSIC... | arxiv | arabic |
سلسلة ماركوف المزدوجة (PMC) هي نموذج رسمي محتمل يمتد نموذج ماركوف المخفي المعروف. هذا النموذج ، على الرغم من أنه فعال للغاية في العديد من المهام ، إلا أنه بالكاد استخدم للتنبؤ بالقيمة المستمرة. | arxiv | arabic |
وقد ظهر التعلم داخل السياق (ICL) - القدرة على نماذج القائمة على المحول على أداء مهام جديدة من الأمثلة المقدمة في وقت الاستنتاج - كعلامة مميزة لنماذج اللغة الحديثة. في حين أن الأعمال الأخيرة قد استقصت الآليات الأساسية لـ ICL ، لا تزال جدوى ذلك في ظل قيود الخصوصية الرسمية غير مستكشفة إلى حد كبير. | arxiv | arabic |
توفر الشبكات الديناميكية نظرةً واضحةً على كيفية تطور الأنظمة العلاقية. ومع ذلك، فإن نمذجة هذه الشبكات بكفاءة لا تزال تحديًا، ويرجع ذلك في المقام الأول إلى القيود الحوسبة، خاصة مع نمو عدد الأحداث الملاحظة. | arxiv | arabic |
نحن مهتمون بمشكلة التقريب لمصفوفة شبه محددة إيجابية متساوية بسبب الحافز من فئة من طرق التعلم الآلي غير الخطية. نناقش نهج التقريب الذي نسميه {تقريب خريج المصفوفة}. | arxiv | arabic |
تعكس التراجع هو تقنية مجموعة تشكل مزيجا خطيا من تقديرات التراجع المختلفة لتعزيز دقة التنبؤ. يستخدم النهج التقليدي بيانات التحقق المتقاطع لتوليد التنبؤات من تقديرات المكونات، وأقل مربعات مع قيود غير السلبية لتعلم الوزن المزيج. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تأخذ خطوة نحو التفكير الزمني في فيديو يتغير ديناميكيا، وليس في مساحة البيكسل التي تشكل إطاراتها، ولكن في مساحة مختفية تصف الديناميكيات غير الخطية للأشياء في عالمها. نحن نقدم كالمين التخفيفية التلقائي المرسوم، وهي إطار للتعلم غير المشرف على البيانات المتسلسلة التي تفصل اثنين من التمثيلات الخفية: تمثيل كائن، ي... | arxiv | arabic |
النظم الخطية المتغيرة في الوقت هي نماذج شائعة جدا في نظرية النظم والتطبيقات. مشكلة أساسية في تحديد النظم التي لا تزال غير معالجة في الأدب الحالي هي الاستفادة من المشتركات بين النظم الخطية ذات الصلة لتقدير ماتريص الانتقال الخاصة بها بشكل أكثر دقة. | arxiv | arabic |
نستحوذ على عدم المساواة من نوع بيرنشتاين لمجموعات المتغيرات العشوائية ذات قيمة بانخ التي تلبي افتراض الاعتماد الضعيف من النوع العام ووفقاً لفرضات السلسة المحددة للنظام الأساسي بانخ. نستخدم هذا عدم المساواة للتحقيق في النظام العصبي الحدود العليا للخطأ للعائلة الواسعة من طرق التنظيم الطيفي لاعادة إنتاج قواعد قرار النواة،... | arxiv | arabic |
وتقدم هذه الورقة تصميمًا جديدًا لمخطط التسعير الديناميكي غير الثابت ، حيث يواجه وكلاء التسعير معلومات الطلب غير الكاملة وتغيرات بيئة السوق. يقوم الوكلاء بتجربة الأسعار لمعرفة منحنى الطلب لكل منتج وسعر تعظيم الأرباح ، مع الوعي بتغيرات بيئة السوق لتجنب تكاليف الفرصة العالية من تقديم أسعار غير مثالية. | arxiv | arabic |
نموذجات التوزيع المزمنة هي فئة حديثة من النماذج التوليدية التي تظهر أحدث أداء في مجال تركيب الصور والصوت. مثل هذه النماذج تقرب إلى عكس الوقت لعملية الضوضاء إلى الأمام من توزيع الهدف إلى كثافة مرجعية ، والتي عادة ما تكون غوسية. | arxiv | arabic |
غالبًا ما تستخدم نماذج التعلم الآلي الحديث عددًا كبيرًا من المعلمات وتتم تحسينها عادةً لتكون لها صفر خسارة تدريبية ؛ ومع ذلك ، من المفاجئ ، أنها تمتلك أداءً توقعاتًا مثاليًا تقريبًا ، مما يتناقض مع نظرية التعلم الكلاسيكية. ندرس كيف تحدث هذه الظواهر الخيرية المبالغة في التكيف في إعداد شبكة عصبية ذات طبقتين حيث يتم تلف ت... | arxiv | arabic |
ونحن نوسع الإطار الحالي للإستنتاج المتغير شبه ضمني (SIVI) ونقدم إستنتاج التخفيف المتغير شبه ضمني (DSIVI) ، وسيلة لإجراء الإستنتاج المتغير والتعلم عندما يكون التوزيع الخلفي التقريبي والسلفي شبه ضمني. وبعبارة أخرى، يقوم DSIVI بإستنتاج في نماذج حيث يمكن أن يتم تعبير ما قبل والخلفي كخليط لا يمكن التغلب عليه من بعض الكثافة ... | arxiv | arabic |
نعتبر مشكلة التصنيف والانتخاب عن طريق المحاكاة في سياق صنع القرارات الشخصية، حيث لا يكون أفضل البديل عالميًا ولكن يختلف باعتبارها وظيفة بعض المتغيرات المرئية. الهدف من التصنيف والانتخاب مع المتغيرات (R&S-C) هو استخدام عينات المحاكاة للحصول على سياسة اختيار تحدد أفضل البديل مع ضمان إحصائي معين للأفراد اللاحقين عند م... | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة التراجع الخطري عبر الإنترنت على تسلسلات تحديدية تعسفية عندما يمكن أن يكون بعد المحيط d أكبر بكثير من عدد الجولات الزمنية T. نقدم مفهوم حد ندم السرعة ، وهو نظير عبر الإنترنت تحديدي للمحدود الأخيرة للمخاطر المستمدة من إعداد الاستوكاستيك تحت سيناريو السرعة. نثبت هذه الحدود للندم لخوارزمية التعلم عبر الإنترنت تس... | arxiv | arabic |
تطابق التدفق (FM) هو طريقة خالية من المحاكاة لتعلم تدفق مستمر و قابل للتحويل للتقاطع بين توزيعين ، وبخاصة لتوليد البيانات من الضوضاء. مستوحاة من الطبيعة المتغيرة لعملية التوزيع كدفق التدفق ، نقوم بتقديم نموذج FM خطوي يدعى تطابق التدفق المحلي (LFM) ، الذي يتعلم بشكل متتالٍ سلسلة من نماذج FM الفرعية ، كل منها يطابق عملية... | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض ديكس، مجموعة أدوات بيئة التعلم المكثفة المتخصصة في تدريب وتقييم أساليب التعلم المستمر وكذلك مشاكل التعلم العامة المكثفة. كما نقوم بتقديم طريقة جديدة للتعلم المستمر للتعلم المتزايد، حيث يتم حل بيئة تحدي باستخدام بدءية الوزن الأمثل تعلمت من حل بيئة أسهل مماثلة أولا. | arxiv | arabic |
نقترح صياغة قاسية مدفوعة بالبيانات في سياق ميكانيكا التوازن الإحصائي. على عكس التقنيات الحالية التي تستند إلى خريطة من الخام إلى الخام، نعتمد الاستراتيجية المعاكسة من خلال وصف خريطة احتمالية من الخام إلى الخام. | arxiv | arabic |
لكن، لا تزال سؤالين حيويين مشوشين: (1) لماذا تتعمق الشبكات العصبية العميقة بشكل أفضل من الشبكات السطحية؛ (2) هل يعتقد دائماً أن شبكة أعمق تؤدي إلى أفضل أداء؟ | arxiv | arabic |
قياس التشابه الهندسية بين تمثيلات الشبكات الابعادية العالية هو موضوع مهتم منذ فترة طويلة للعلوم العصبية والتعلم العميق. على الرغم من أن العديد من الطرق قد اقترحت ، إلا أن عدد قليل من الأعمال قاموا بتحليل صارم كفاءتها الإحصائية أو عدم اليقين المحدد للمقدرة في الأنظمة المحدودة للبيانات. | arxiv | arabic |
يتم استخدام المرموزات الذاتية المتغيرة (VAE) على نطاق واسع لتقليل الأبعاد لمجموعات بيانات الجدولية والصورة على نطاق واسع ، تحت افتراض استقلالية بين ملاحظات البيانات. في الممارسة العملية ، ومع ذلك ، غالبًا ما تكون مجموعات البيانات مرتبطة ، مع مصادر مرتبطة نموذجية بما في ذلك الهياكل المكانية والزمنية والكلاسترينغ. | arxiv | arabic |
نحن نعالج مشكلة إيجاد أقصى قدر من وظيفة سلسة غير خطية، التي يمكن تقييمها فقط من الناحية النقطية، مع مراعاة قيود على عدد تقييمات الوظائف المسموح بها. هذه المشكلة تعرف أيضا باسم تحديد أفضل ذراع ميزانية ثابتة في أدب القراصنة متعددة الأسلحة. | arxiv | arabic |
ديناميكة لانجفين (SGLD) هي خوارزمية أساسية في التحسين الاستوتيكي. العمل الأخير من قبل Zhang et al. | arxiv | arabic |
تستفيد التدفقات الطبيعية من صيغة تغيير المتغيرات (CVF) لتعريف نماذج كثافة مرنة. ومع ذلك، فإن متطلبات التحولات السلسة (الاختلافات) في CVF تشكل تحديًا كبيرًا في بناء هذه النماذج. | arxiv | arabic |
نحن ندرس نموذج تراجع عملية غوسيان في سياق بيانات التدريب مع الضوضاء في كل من المدخل والخروج. وجود مصادر ضوضاء يجعل مهمة تعلم نماذج تنبؤية دقيقة صعبة للغاية. | arxiv | arabic |
إن الانخفاض المرتفع الستوكاستيكي مع الانتشار الخلفي هو حصان العمل للشبكات العصبية الاصطناعية. تم الاعتراف منذ فترة طويلة بأن الانتشار الخلفي لا يكون خوارزمية معقولة بيولوجيا. | arxiv | arabic |
تستخدم الاستنتاج السببي الملاحظات لاستنتاج الهيكل السببي لنظام توليد البيانات. نحن ندرس فئة من النماذج الوظيفية التي نسميها نموذجات سلسلة الزمن مع الضوضاء المستقلة (TiMINo). | arxiv | arabic |
يمكن صياغة العديد من المشاكل على أنها استعادة تنسور منخفض الدرجة. على الرغم من أن هذه المهمة شائعة بشكل متزايد، إلا أن استعادة تنسور لا تزال مشكلة صعبة بسبب الحساسية المرتبطة بالتفكك من تنسورات النظام العالي. | arxiv | arabic |
تحل خوارزميات القراصنة السياقية محل اختبارات A/B غير الملائمة بشكل متزايد في التجارة الإلكترونية والرعاية الصحية وصياغة السياسات لأنها يمكن أن تحسن كلا النتائج للمشاركين في الدراسة وزيادة فرصة تحديد السياسات الجيدة أو حتى الأفضل. لدعم استنتاجات موثوقة حول التدخلات الجديدة في نهاية الدراسة، ومع ذلك، ما زلنا نريد بناء فت... | arxiv | arabic |
تعتبر التعلم ضد ضجيج اللوحة موضوعًا حيويًا لضمان أداء موثوق للشبكات العصبية العميقة. يشير البحوث الحديثة عادةً إلى نمذجة الضجيج الديناميكية مع احتمالات إنتاج النموذج وقيم الخسارة ، ثم فصل العينات النظيفة والضوضاء. | arxiv | arabic |
لضمان تفسير المصادر المستخرجة في تدمير التنسور، نقدم في هذه الورقة تدمير متساوي متساوي متساوي القائم على القاموس الذي يفرض على عامل واحد أن ينتمي بالضبط إلى قاموس معروف. يُقترح صيغة جديدة من التشفير النادر الذي يسمح بتدمير متساوي متساوي متساوي متساوي متساوي القاموس القاموس على القاموس. | arxiv | arabic |
يعتمد سلوك رجعة GP على اختيار وظيفة التباين. يتم تفضيل وظائف التباين الثابتة في تطبيقات التعلم الآلي. | arxiv | arabic |
تظهر تحسين محاكاة الصندوق الأسود على معايير التحكم $\mathbf{x}$ في عدد لا يحصى من التطبيقات العلمية. في مثل هذه التطبيقات، غالباً ما يأخذ المحاكاة شكل $f(\mathbf{x}،\boldsymbol{\theta})$، حيث $\boldsymbol{\theta}$ هي معايير غير مؤكدة في الممارسة العملية. | arxiv | arabic |
أظهرت العديد من الأوراق الأخيرة مؤخراً أن شبكات العصبية ذات النظام العالي يمكن أن تحقق دقة أفضل من نظرائها القياسية التي تمر الرسالة ، خاصة على الرسومات المهيكلة للغاية مثل الجزيئات. تعمل هذه النماذج عادةً عن طريق النظر في تمثيلات النظام العالي للجزائر الفرعية الواردة داخل الرسومات المحددة ثم إجراء بعض الخرائط الخطية ب... | arxiv | arabic |
تحلل هذه الورقة الأداء الإحصائي لنهج التجميع الطيفي القوي لاستعادة الهيكل الخاطئ في ماتريص البيانات الضوضاء. نعتبر التجميع القائم على المتجهات الخاصة المطبقة على ماتريص من إحصاءات الرتب غير المعلمية التي يتم استنباطها من طريق الدخول من المصفوفة البيانات الخام الأصلية. | arxiv | arabic |
في التطبيقات المتعلقة بالرادارات الجوية، تلعب المحاكاة دائما دوراً هاماً، ويرجع ذلك أساساً إلى السبب المزدوج في عدم توفر البيانات المرغوبة والصعوبة المرتبطة بجمع البيانات في بيئة خاضعة للسيطرة. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعالج مشكلة رسم الخرائط. باستخدام شكل سابق متوافق، نستخرج الكثافة الخلفية المتعددة الأشياء النظرية الدقيقة للخريطة مع مجموعة من القياسات. | arxiv | arabic |
تظهر الدراسات الأخيرة أن نماذج التوزيع يمكن أن تكون مقدمة قوية لحل المشاكل المعاكسة. مثال بارز هو اختبار التوزيع الخلفي (DPS) ، الذي يقرب من التوزيع الخلفي للبيانات التي تم تقييمها باستخدام صيغة Tweedie. | arxiv | arabic |
نحن نقدم خوارزمية فعالة لمشاكل إعادة بناء إشارات نادرة. خوارزمية المقترحة هي طريقة Lagrangian المضافية على أساس مشكلة إعادة بناء نادرة مزدوجة. | arxiv | arabic |
لا يزال تراجع التسلسل المرجعي (SGD) هو الحصان المهني للعديد من المشاكل العملية. ومع ذلك، فإنه يتقارب ببطء، ويمكن أن يكون من الصعب ضبطه. | arxiv | arabic |
تلعب النمذجة الثلاثية الأبعاد للبيئات الداخلية وتوليد محاكاة العمليات دورًا مهمًا في تخطيط المصانع والتجميع. في حالات تخطيط الحقل البحري غالباً ما تكون البيانات القائمة قديمة وغير كاملة ، خاصة بالنسبة للمصانع القديمة ، التي تم تخطيطها في الغالب في 2D. | arxiv | arabic |
تستخدم استنتاج التغيرات الاستوتشستية (SVI) التحسين الاستوتشستي لتنمية الحسابات البايزية إلى بيانات ضخمة. نظرًا لأن SVI هو في جوهرها خوارزمية استنادا إلى تراجع استوتشستية ، يمكن استخدام التوازي الأفقي للسماح باستنتاج على نطاق أكبر. | arxiv | arabic |
تسعى خطوط الأنابيب القياسية التي تدعو إلى الذروات القصوى من خلال نظام CHIP-seq إلى تمييز الإشارات التي يمكن إعادة تكوينها من الناحية الكيميائية لأجزاء الجينومية الفردية عن ضوضاء الخلفية. ومع ذلك، فإن إعادة تكوينها وحدها لا يعني تنظيمًا وظيفيًا (مثل تفعيل المكثف، والترابط البديل). | arxiv | arabic |
تقترح هذه الورقة مقياسًا جديدًا لقياس خطأ تحديد الكلاسيفيات الثنائية الاحتمالية ، يسمى خطأ تحديد الكلاسيفات القائم على الاختبار (TCE). يضم TCE وظيفة خسارة جديدة على أساس اختبار إحصائي لمعرفة مدى اختلاف التنبؤات النموذجية عن الاحتمالات المقدرة من البيانات. | arxiv | arabic |
لماذا تتعمق الشبكات العصبية الكبيرة بشكل جيد في المهام المعقدة مثل تصنيف الصور أو التعرف على الكلام؟ ما هي الدور الدقيق في تنظيمها؟ | arxiv | arabic |
كان تحيز التنوع البشري والتحقق من التحقق من المتغيرات بالأداة دائماً موضوعاً هاماً في الإحصاءات والإكونوماترية. في عصر البيانات الكبيرة، فإن هذه القضايا تتزامن عادةً مع قضايا الخصمية، وبالتالي تتطلب المزيد من الاهتمام. | arxiv | arabic |
تعتبر مشكلة تحديد أفضل الإجابة بين مجموعة من العناصر التي تمتلك توزيعًا قيمًا حقيقيًا مفهومة بشكل جيد. <br>على الرغم من أهميتها العملية لعدد كبير من التطبيقات، فقد درس عدد قليل من الأعمال توسيعها عندما تكون هناك مقاييس متعددة ومختلفة محتملًا لتقييم جودة العنصر. | arxiv | arabic |
نحن نتعامل مع مشكلة مساعدة المرسلين البشريين في تشغيل شبكات الطاقة في سياق اليوم المتغير باستخدام التعلم الآلي، بهدف زيادة الأمن وخفض التكاليف. شبكات الطاقة هي أنظمة ذات تنظيم كبير، والتي يجب أن تلبي في جميع الأوقات متغيرات الطلب على الكهرباء مع نظام إنتاج معقد، بما في ذلك محطات توليد الطاقة التقليدية، والطاقة المتجددة... | arxiv | arabic |
يمكن أن يتميز دقة التعلم العميق، أي الشبكات العصبية العميقة، من خلال تقسيم الأخطاء الإجمالية إلى ثلاثة أنواع رئيسية: خطأ التقريب، خطأ التحسين، وخطأ التعميم. في حين أن هناك بعض الإجابات المرضية لمشاكل التقريب والتعميم، إلا أن أقل ما يعرف عن نظرية التعميم. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقوم بتقديم خوارزمية جديدة للتعلم في الهيكل السببي تسمى التقاطع المربعات الماركوفية الداخلية والخارجية (EEMBI) ، والتي تجمع بين خصائص الشبكات البايسية ونماذج السببية الهيكلية (SCM). علاوة على ذلك، نقترح نسخة مُوسعة من EEMBI، وهي EEMBI-PC، التي تضم الخطوة الأخيرة من خوارزمية الكمبيوتر إلى EEMBI. | arxiv | arabic |
وقد أثبتت مؤخراً أن التدريب المتعاكس منافس ضد طرق التعلم المشرف عليها في مهام الرؤية الحاسوبية، ومع ذلك، فقد كانت الدراسات مقيدة بشكل أساسي إلى مهام توليد مثل تركيب الصور. في هذه الورقة، نطبق تقنيات التدريب المتعاكس على المهمة التمييزية لتعلم خوارزمية ستيجانغرافية. | arxiv | arabic |
منذ ورقة هندريكس وآخرين ، تمت توسيع الكشف عن التوزيع العميق بعد الحد بسرعة. | arxiv | arabic |
تستخدم مسافة غروموف-واسترين (GW) غالبًا في التعلم الآلي مقارنة التوزيعات عبر المساحات الميترية المختلفة. على الرغم من فائدتها ، فإنها لا تزال مكثفة من الناحية الحسابية ، خاصة للمشاكل على نطاق واسع. | arxiv | arabic |
تعتمد معظم نهج التحديد المحلي القائم على بصمات الأصابع الداخلية على بعض بصمات الأصابع الفردية ، مثل قوة الإشارة المستقبلية (RSS) ، والاستجابة بالنبضات القناعية (CIR) ، وفرقة الإشارة. ومع ذلك ، فإن دقة التحديد المحلي التي تم الحصول عليها من خلال نهج بصمات الأصابع الفردية حساسة إلى التنشر في البيئة المتغيرة ، والمسارات ا... | arxiv | arabic |
كان مؤلفو البرامج الضارة دائماً في ميزة القدرة على اختبار وتعزيز رمزهم الضار قبل نشر الحمل المفيد، باستخدام منتجات مكافحة البرامج الضارة المتاحة لهم. من ناحية أخرى، لا يحظى مطوري البرامج الضارة والخبراء في التهديدات بمثل هذه الامتيازات في ضبط منتجات مكافحة البرامج الضارة ضد هجمات يوم صفر بشكل فعال. | arxiv | arabic |
نحن ندرس بدائل قابلة للتكامل لتقنيات هبوط التدرج القوي (RGD) التي يمكن استخدامها عندما تكون الخسائر و / أو التدرج ثقيلة ، على الرغم من أن هذا سيكون غير معروف للمتعلم. تقنية الأساسية بسيطة: بدلاً من محاولة جمع التدرج بقوة في كل خطوة ، والتي تكلف وتؤدي إلى اعتماد بعدة أقل من الإمكان في حدود المخاطر ، نركز بدلاً من ذلك جه... | arxiv | arabic |
التصنيف، وهي عملية تعيين علامة (أو فئة) لملاحظة نظرا لخصائصها، هي مهمة شائعة في العديد من التطبيقات. ومع ذلك في معظم التطبيقات في الحياة الحقيقية، لا يمكن تفسير اللقبات بالكامل من خلال الميزات الملاحظة. | arxiv | arabic |
يدرس هذا الورقة التدريب التعاوني لنماذج توليدية لتنمية الصور وتوليدها. يتم تحديد المقاييس لكل من النماذج بواسطة شبكات عصبية مغلقة (ConvNets). | arxiv | arabic |
نحن نقدم نهج بايسي لاكتشاف الأنماط في العمليات المعقدة بناءً على الهيكل. يعتمد طريقة الإستدلال الهيكلي البايسي المقترحة على مجموعة من أوضاع HMM (uHMM) المتقدمة لإستدلال هيكل العملية من سلسلة بيانات. | arxiv | arabic |
الذكاء الاصطناعي (AI) مدفوع بالبيانات بشكل جوهري. وهو يتطلب تطبيق المفاهيم الإحصائية من خلال التعاون بين الإنسان والآلة خلال توليد البيانات وتطوير الخوارزميات وتقييم النتائج. | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة تقدير ماتريكس معدل الانتقال لسلسلة ماركوف المستمرة من تحقيق مدة محدودة لهذا العملية. نقترب من هذه المشكلة في إطار احتمالي غير دقيق، باستخدام مجموعة من التوزيعات السابقة على ماتريكس معدل الانتقال غير المعروف. | arxiv | arabic |
كان هناك الكثير من العمل لتلائم نماذج Ising لتنظيم البيانات الثنائية متعددة المتغيرات من أجل فهم العلاقات المتعلقة بالاعتماد المشروط بين المتغيرات. ومع ذلك، يتم تسجيل المتغيرات الإضافية غالبًا مع البيانات الثنائية، وقد تؤثر على العلاقات المتعلقة بالاعتماد. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة رجعة الشبكة، حيث يهتم المرء بكيفية تغير أوضاع الشبكة كعمل من المتغيرات الأوكليدية. نستند إلى التطورات الأخيرة في نماذج التراجعة العامة على المساحات الميترية على أساس وسائل فريشي وتقترح طريقة رجعة الشبكة باستخدام متريكة واصستين. | arxiv | arabic |
وقد اقترح العمل الأخير في مجال العدالة في التعلم الآلي تعديل العدالة من خلال تساوي مقاييس الدقة بين المجموعات، ودراسة كيفية أن مجموعات البيانات المتأثرة بالتحيزات التاريخية يمكن أن تؤدي إلى سياسات اتخاذ القرارات غير العادلة. نربط هذه خطوط العمل وندرس الظلم المتبقي الذي ينشأ عندما لا يكون متنبؤ المعدل العدالة في الواقع ... | arxiv | arabic |
وكلاء اكتساب الميزات النشطة (AFA) ، الحاسمة في مجالات مثل الرعاية الصحية حيث تكتساب الميزات غالبا ما يكون مكلفا أو ضاريا، تحدد مجموعة الأمثل من الميزات لمهمة التصنيف اللاحقة. حيث يُدخل نشر وكيل AFA تحولًا في توزيع النقص ، من المهم تقييم أدائه المتوقع عند التنفيذ باستخدام بيانات متراجعة. | arxiv | arabic |
التراجعة الخطية للضغط هي أداة مهمة ومفيدة لتحليل بيانات الضغط. للتعامل مع الامتعدام العالي، غالباً ما تفرض قيود CANDECOMP / PARAFAC (CP) منخفضة الدرجة على معايير ضغط العامل في تقدير $M$ (المعاقبة). | arxiv | arabic |
التجميع هو متواجد في تحليل البيانات، بما في ذلك تحليل سلسلة زمنية. إنه موضوعي بطبيعته: قد يفضل المستخدمون المختلفون تجميعات مختلفة لمجموعة بيانات معينة. | arxiv | arabic |
تحسين بايزيان هو أداة قوية لمشاكل تحسين الصندوق الأسود الاستوائي مكلفة مثل التحسين القائم على المحاكاة أو ضبط المعايير المتطرفة للتعلم الآلي. العديد من الوظائف الموضوعية الاستوائية تتطلب ضمنيا بذرة عدد عشوائية كمدخول. | arxiv | arabic |
يُقترح تحديث بييزي غير خطي لمجموعة سابقة لتوسيع تصفية الكالمان المجموعة التقليدية إلى الإعدادات التي تتميز بأسباب غير غوسية وعاملات القياس غير الخطية. في هذا الإطار، يتم إفصاح المكون الملاحظ أولاً عن طريق تحديث كالمان القياسي، في حين يتم تقدير المكون غير الملاحظ باستخدام نهج رجعة غير خطي بناء على تقدير كثافة النواة. | arxiv | arabic |
وبما أن مصادر الطاقة المتوزعة المتجددة (DER) تدخل شبكة الطاقة بسرعة متسارعة، فمن الضروري أن يكون للمشغلين توقعات دقيقة للطاقة الشمسية الشمسية الشمسية (PV) للعمل والتخطيط الفعال. عموماً، يتم تطبيق بيانات الطقس الملاحظة في نموذج توقعات توليد الطاقة الشمسية الشمسية الشمسية الشمسية في حين أن التوقعات الطاقة تستند إلى بيانا... | arxiv | arabic |
هذا العمل يحلل مركزية آلات بولتزمان المقيدة (RBMs) و آلات بولتزمان العميقة (DBMs) ، حيث يتم المركزية عن طريق خصم قيم التعويض من المتغيرات المرئية والخفية. | arxiv | arabic |
دراسة هذه الورقة ثابتات $\ell^p$-Lipschitz من شبكات ReLU العصبية $\Phi: \mathbb{R}^d \to \mathbb{R}$ مع معايير عشوائية ل $p \in [1,\infty]$. وتتبع توزيع الوزن مجموعة من التبنيات He وتسحب التحيزات من التوزيعات التوافقية. | arxiv | arabic |
وتقدم هذه الورقة إطارًا جديدًا للتخفيف المساعد في الإضطراب (PAI) باستخدام البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها عن طريق طريقة تجميع العينات المساعدة في الإضطراب (PASS). يركز الإطار على قياس عدم اليقين في سيناريوهات البيانات المعقدة ، لا سيما التي تنطوي على بيانات غير منظمة أثناء استخدام نماذج التعلم العميق. | arxiv | arabic |
لا توفر النماذج التنبؤية العامة مقياسًا من الثقة في التنبؤات دون افتراضات بييزي. طريقة لتجاوز القيود المحتملة هي استخدام طرق مطابقة لبناء مناطق الثقة غير المعلمية ، التي تقدم ضمانات بشأن الصلاحية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة تعظيم الاحتمال عندما تكون وظيفة الاحتمال غير قابلة للتحقيق ولكن هناك محاكاة نموذجية متاحة بسهولة. نقدم طريقة تحسين تسلسلية على أساس التدفقات التي تقوم بشكل مباشر على نموذج درجة فيشر استنادا إلى تقنية مطابقة درجة محلية تستخدم محاكاة من منطقة محلية حول كل إعادة تكرار لمعايير. | arxiv | arabic |
تحسين بايزيان (BO) هو نهج قائم على النموذج لتحسين متسلسل وظائف مربع أسود مكلفة ، مثل خطأ التحقق من شبكة عصبية عميقة فيما يتعلق بمعاييرها. في العديد من سيناريوهات العالم الحقيقي ، يخضع التحسين إلى قيود غير معروفة من قبل. | arxiv | arabic |
تقنيات قياسية لمواءمة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تستخدم بيانات الإنسانية المنتجة ، والتي يمكن أن تحد من قدرة أي LLM المواءمة على المستوى البشري. ظهرت تكرير اللقب والتدريب الضعيف كأستراتيجيات موهبة لمعالجة هذه المشكلة من التوازن الزائد. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة نقطة السرير عبر الإنترنت ، وهي مشكلة تعلم عبر الإنترنت حيث يجب اختيار زوج من الإجراءات في كل تكرار دون معرفة وظائف الارتفاع الحالية والمستقبلية. الهدف هو تقليل الفجوة بين الأرباح التراكمية وقيمة نقطة السرير في وظيفة الارتفاع الإجمالية ، والتي نقيسها باستخدام مقياس يسمى "SP-Regret". | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقوم بتعميم مشكلة نموذج مؤشر واحد إلى سياق التعلم المستمر حيث يتم تحدي المتعلم بتسلسل من المهام واحد تلو الآخر وتكشف مجموعة بيانات كل مهمة على شبكة الإنترنت. نقترح استراتيجية عشوائية قادرة على تعلم مؤشر واحد مشترك (متا-برامتر) لجميع المهام و وظيفة ربط محددة لكل مهمة. | arxiv | arabic |
وقد جذب الكثير من الاهتمام مؤخراً على استناداة نسبة إشارة عالية إلى ضجيج (SNR) لمعايير اختيار النموذج في نماذج التراجع الخطري. ومع ذلك، فإن معظم الأدب القائم على استناداة SNR عالية يتناول اختيار النموذج. | arxiv | arabic |
وتتزايد معمارات التعلم العميق الحالية لتعلم من مجموعات بيانات معقدة. تتطلب هذه المعمارات عمليات مضاعفة المصفوفات العملاقة لتدريب الملايين من المعلمات. | arxiv | arabic |
أصبحت نماذج اللغة الكبيرة (LLM) شهيرة بشكل سريع في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، أثارت تدريبات LLM مخاوف كبيرة في مجال الخصوصية والقانونية، لا سيما فيما يتعلق بإدراج المواد المحمية بحقوق النشر في بيانات التدريب الخاصة بها دون إعطاء تصريحات أو ترخيصات مناسبة، والتي تعتبر من القضية الأوسع للاختلاس من البيانات. | arxiv | arabic |
نحن نطور خوارزمية نقل الرسائل لمشاكل استكمال المصفوفات الضوضاء على أساس عامل المصفوفة. يتم استنباط خوارزمية من خلال تقريب توزيع الرسائل من انتشار المعتقدات مع توزيعات غوسية التي تشارك نفس اللحظات الأولى والثانية. | arxiv | arabic |
النماذج الرسومية هي أدوات تستخدم عادة لنمذجة المتغيرات العشوائية المتعددة المتغيرات. في حين أن هناك العديد من التوزيعات المتعددة المتغيرات الملائمة مثل توزيع غوسيان للبيانات المستمرة ، فإن البيانات المختلطة مع وجود متغيرات متفرقة أو مزيج من المتغيرات المستمرة والمتفرقة تشكل تحديات جديدة في النمذجة الإحصائية. | arxiv | arabic |
تعريف شبكات العصبية ReLU وظائف خطية قطعة من مدخلاتها. ومع ذلك، فإن تشغيل وتدريب شبكة عصبية يختلف كثيرا عن تثبيت خطية. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.