text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
يعتبر السكتة الدماغية على نطاق واسع ثاني أكثر أسباب الوفيات شيوعا. أدت العواقب السلبية للسكتة الدماغية إلى اهتمام عالمي وعمل على تحسين إدارة وتشخيص السكتة الدماغية. | arxiv | arabic |
نحن نقدم شبكة عصبية رسمية الفضاء-وقت (ST-GNN) ، وهي بنية GNN جديدة ، مصممة لمعالجة المعلومات الأساسية في الفضاء-الوقت من بيانات الشبكة المتغيرة في الوقت. حجر الزاوية من بنيتنا المقترحة هو تركيب المرشحات الزمنية والعريفة المتحركة تليها وظائف تفعيل غير خطية. | arxiv | arabic |
يتم تدريب معظم الشبكات العصبية العميقة تحت بنيات الشبكة الثابتة وتتطلب إعادة التدريب عند تغيير الهندسة المعمارية. إذا كان هناك حاجة إلى توسيع حجم الشبكة ، فمن الضروري إعادة تدريبها من الصفر ، وهو أمر مكلف. | arxiv | arabic |
وقد تمت دراسة توقعات تدفق الحشد بشكل متزايد في مجال الحوسبة الحضرية الذكية كعنصر أساسي لنظام إدارة الحضارات. الجزء الأكثر تحديا في توقعات تدفق الحشد هو قياس الاعتمادات المكثفة الفضائية-الزمانية. | arxiv | arabic |
اكتسب التعلم متعدد اللوحات (MLL) اهتمامًا بسبب قدرته على تمثيل البيانات في العالم الحقيقي. يتعرض التعلم التوزيعي للكتب (LDL) ، وهو امتداد لـ MLL للتعلم من توزيع اللوحات ، لتحديات في جمع توزيعات اللوحات الدقيقة. | arxiv | arabic |
نقدم نهجاً للتفسير لنظام تحذير الصندوق الأسود للتنبؤ بالحوادث والشذوذات أثناء حفر الآبار النفطية والغازية. تهدف منهجية التفسير إلى شرح السلوك المحلي لنموذج التنبؤ الحادث إلى مهندسي الحفر. | arxiv | arabic |
غالبًا ما يتم إنشاء تسلسلات الأحداث في العالم الحقيقي بواسطة عمليات نقطة زمنية مختلفة (TPPs) وبالتالي لها هيكلات تجميع. ومع ذلك ، في نمذجة وتنبؤ تسلسلات الأحداث ، تجاهل معظم TPPs الحالية هيكلات تجميع متأصلة لسلسلات الأحداث ، مما يؤدي إلى نماذج مع تفسير غير مرضي. | arxiv | arabic |
تتكون دورة حياة التعلم الآلي من نهاية إلى نهاية من العديد من العمليات التكرارية ، من إعداد البيانات وتصميم نموذج ML إلى تدريب النموذج ومن ثم نشر النموذج المدرب لإستنتاج. عند بناء دورة حياة من نهاية إلى نهاية لمشكلة ML ، يجب تصميم العديد من خطوط أنابيب ML وتنفيذها التي تنتج عددًا كبيرًا من إصدارات دورة الحياة. | arxiv | arabic |
ركزت الأبحاث الحالية حول التعلم المتزايد للمهمة في التعلم المستمر على الوقاية من النسيان الكارثي (CF). على الرغم من أن العديد من التقنيات حققت التعلم دون CF ، إلا أنها تحقق ذلك عن طريق السماح لكل مهمة بتوحيد شبكة فرعية في شبكة مشتركة ، مما يحد بشكل خطير من نقل المعرفة (KT) ويسبب استهلاكًا مفرطًا من قدرة الشبكة ، أي كلم... | arxiv | arabic |
يقدم خوارزمية "إلى الأمام" (FF) بديلاً واعدةً للتنشر الخلفي (BP). على الرغم من التقدم في التوسعات القائمة على FF الأخيرة ، التي عززت خوارزمية الأصل وتكيّفتها لشبكات عصبية مغلقة (CNN) ، فإنها غالباً ما تعاني من القوة التمثيلية المحدودة والقدرة على التوسع السيئة لمجموعات البيانات على نطاق واسع ، ويرجع ذلك في المقام الأول... | arxiv | arabic |
تحتوي البيانات الكبيرة على معلومات غنية ل خوارزميات التعلم الآلي لاستخدامها عند تعلم الميزات الهامة أثناء مهام التصنيف. يُعبّر البشر عن مشاعرهم باستخدام كلمات معينة أو خطاب (النغمة، النغمة، السرعة) أو تعبير الوجه. | arxiv | arabic |
وقد أثبتت عمليات التجميع أنها فعالة في مهام الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية. أحد التحديات في إجراء عمليات التجميع على بيانات الرسومات هو عدم وجود مكانة غير محددة بشكل جيد على الرسومات. | arxiv | arabic |
نماذج ضباب المفاهيم (CBMs) تقوم بتخطيط المدخلات على مجموعة من المفاهيم التي يمكن تفسيرها (``الضباب المفاهيم'') واستخدام المفاهيم لتقديم التنبؤات. يعزز ضباب المفاهيم التفسير حيث يمكن التحقيق في فهم المفاهيم التي يرىها النموذج في مدخل وأي من هذه المفاهيم تعتبر مهمة. | arxiv | arabic |
أدى انتشار تقنيات التعلم العميق إلى مجموعة واسعة من تطبيقات التحليلات المتقدمة في مجالات الأعمال الهامة مثل الصيانة التنبؤية أو توصية المنتجات. ومع ذلك ، حيث يعتمد فعالية التحليلات المتقدمة بشكل طبيعي على توافر البيانات الكافية ، فقد تكون قدرة المؤسسة على استغلال الفوائد مقيدة بسبب محدودة البيانات أو وصول البيانات. | arxiv | arabic |
وقد تقدمت الشبكات العصبية العميقة (DNNs) العديد من مهام التعلم الآلي ، ولكن أدائها غالبا ما يتضرر من خلال اللبصات الضوضاء في البيانات في العالم الحقيقي. معالجة هذا ، نقوم بتقديم CoLafier ، وهو نهج جديد يستخدم البعمية المحلية الداخلية (LID) للتعلم مع اللبصات الضوضاء. | arxiv | arabic |
نحن نقدم مفهومًا جديدًا للعقيدة الذي يتداخل بين وتعميم بعض مفاهيم التعقيد الكلاسيكية القائمة في نظرية التعلم: بالنسبة للمقدّرات مثل التقليل التجريبي للمخاطر (ERM) مع الخسائر المحدودة التعسفي ، فإنه يحد من حيث تعقيد رادماشر المستقل عن البيانات ؛ بالنسبة للمقدّرات البايسية المعمومة ، فإنه يحد من خلال تعقيد المعلومات المت... | arxiv | arabic |
يقدم الاعتراض الخوارزمي تفسيرات تساعد المستخدمين على إلغاء قرار غير مواتٍ من قبل نظام التعلم الآلي. ولكن حتى الآن، لم يتم إيلاء اهتمامٍ كبير جدًا على ما إذا كان توفير الاعتراض مفيدًا أم لا. | arxiv | arabic |
أصبحت الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) حيوية بشكل متزايد في تطوير قدرات دفاعية ومخابرة جديدة في جميع مجالات الحرب. يهدف هجوم AI (A2I) والAML المعادلة إلى خداع وتلاعب نماذج AI / ML. | arxiv | arabic |
أثبتت كمية أوزان الشبكات العصبية العميقة (DNN) أنها حل فعال لغرض تنفيذ DNN على أجهزة الحافة مثل الهواتف المحمولة و ASICs و FPGAs ، لأنها لا تملك موارد كافية لدعم الحوسبة التي تنطوي على ملايين الأوزان عالية الدقة وعمليات التراكم المتعددة. واقترح هذه الورقة طريقة جديدة للضغط على متجهات أوزان عالية الدقة من DNN إلى متجهات... | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض مقدمة متوحدة على شبكة أعصاب عميقة (DNN) للشبكات المتعددة المدخلات المتعددة الخروج (MIMO) المستخدمين مع خمسة أهداف: نقل البيانات، استحداث الطاقة، معلومات لاسلكية متزايدة ونقل الطاقة، أمن الطبقة المادية (PHY) ، والكثافة. أولا، تم تطوير مقدمة القيادة القائمة على الدوران لحل المشاكل المذكورة أعلاه بشكل مستق... | arxiv | arabic |
وقد أدت النماذج التوليد العميقة (DGMs) إلى اختراق كبير، فضلا عن إعادة الاهتمام، في النماذج المتغيرة الخاطئة التوليدية. ومع ذلك، لا تسمح DGMs بإجراء استنتاج مدفوع بالبيانات عن عدد الميزات الخاطئة اللازمة لتمثيل البيانات الملاحظة. | arxiv | arabic |
نحن نثبت تعقيد الطلبات على الحدود السفلية في تحليل المكونات الرئيسية (PCA) من المرتبة الأولى. نأخذ في الاعتبار نموذج Oracle حيث، نظرا لمصفوفة متساوية $M \in \mathbb{R}^{d \times d}$، يسمح للوغز أن يجعل $T$ \emph{exact} استفسارات من الشكل $w^{ | arxiv | arabic |
نحن نقدم عائلة جديدة من التعريفات العادلة لمشاكل التصنيف التي تجمع بين بعض من أفضل خصائص كل من الفعاليات الإحصائية والفردية من العدالة. نحن نفترض ليس فقط توزيع على الأفراد، ولكن أيضا توزيع على (أو مجموعة من) مهام التصنيف. | arxiv | arabic |
غالبا ما تظهر نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تحيزات قوية ، على سبيل المثال ، ضد النساء أو لصالح الرقم 7. نحن ندرس ما إذا كان LLM قادرة على إنتاج إجابات أقل تحيزًا عندما يسمح لها بملاحظة إجاباتها السابقة لنفس السؤال في محادثة متعددة التحولات. | arxiv | arabic |
يتم تحفيز خوارزميات التعلم العميق الحديث (RL) إما من خلال إطاريات التكرار العام للسياسات (GPI) أو التعلم في منطقة الثقة (TRL). ومع ذلك ، أثبتت خوارزميات تحترم هذه الإطاريات النظرية بشكل صارم أنها لا يمكن تحديدها. | arxiv | arabic |
لوستر (Loss-Based SensiTivity rEgulaRization) هو طريقة لتدريب الشبكات العصبية التي لديها أوضاع نادرة. دع الحساسية لمعلمة الشبكة تكون تغير وظيفة الخسارة فيما يتعلق بتغير المعلم. | arxiv | arabic |
المجمل: الخلفية: فهم عوامل خطر أمراض الشريان القلبي والأوعية الدموية، والذي هو السبب الرئيسي العالمي للموت، أمر حاسم للتأثير على أسبابها، والانتشار، والعلاج. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم علامات التنبؤ لمرض الشريان التاجي في مشهد باستخدام خوارزميات Naive Bayes، REP Tree، J48, CART، و CHAID. | arxiv | arabic |
نحن نبدأ دراسة صارمة للتصنيف في المساحات السميترية ، وهي مجموعات نقطة مع وظيفة مسافة غير سلبية ومتطابقة ، ولكن لا تحتاج إلى تلبية عدم المساواة الثلاثية. بالنسبة للمساحات الميترية ، يحدد بعد الضعف بشكل أساسي كل من وقت تشغيل وتعقيد العينة من خوارزميات التصنيف - ومع ذلك نظهر أن هذا ليس هو الحال بالنسبة للسميترات. | arxiv | arabic |
تقدم هذه الورقة خوارزمية جديدة لتوزيع المعتقدات الموازية (CE-PBP) الفعالة للتواصل لتدريب تخصيص Dirichlet الخفية (LDA). بناءً على خوارزمية انتشار المعتقدات المزمنة (BP) ، قمنا أولاً بتطوير خوارزمية انتشار المعتقدات الموازية (PBP) على الهندسة المعمارية الموازية. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقدم SSDNet، وهو نهج جديد للتعلم العميق للتنبؤات سلسلة زمنية. SSDNet يجمع بين بنية Transformer مع نماذج الفضاء الحكومية لتوفير توقعات محتملة ويمكن تفسيرها، بما في ذلك المكونات الاتجاهية والموسمية والخطوات الزمنية السابقة المهمة للتنبؤ. | arxiv | arabic |
تعريف التعليم المعاكس للتعزيز (IRL) هو مشكلة إيجاد وظيفة مكافأة تولد سياسة مثالية معينة لعملية قرار ماركوف معينة. هذه الورقة تدرس تحليل هندسي مستقل عن خوارزمية لمشكلة IRL مع الحالات والإجراءات المحدودة. | arxiv | arabic |
نقترح شبكة عصبية رسمية جديدة تجمع بين التقدمات الأخيرة في هذا المجال. نحن نقدم مساهمات نظرية من خلال إثبات أن النموذج هو أكثر عمومية بشكل صارم من شبكة الجراف Isomorphism و شبكة الجراف العصبية المفتوحة، لأنه يمكن تقريب نفس الوظائف ومعالجة قيم الحافة التعسفية. | arxiv | arabic |
وقد ظهرت تقييم البيانات باستخدام قيمة شابلي كمجال بحثي منتظم في تطبيقات التعلم الآلي. ومع ذلك، فمن التحدي لمعالجة دور النظام في تعاون البيانات حيث أن معظم البحوث لا تملك مثل هذا النقاش. | arxiv | arabic |
نموذج واعدة للتعلم التمويضية خارج الإنترنت (RL) هو تقييد السياسة المكتسبة للبقاء قريبة من سلوكيات مجموعة البيانات ، المعروفة باسم القيود السياسية خارج الإنترنت RL. ومع ذلك ، فإن الأعمال الحالية تعتمد بشكل كبير على نقاء البيانات ، حيث تظهر تدهور الأداء أو حتى فشل كارثي عند التعلم من مجموعات البيانات الملوثة التي تحتوي ع... | arxiv | arabic |
وقد جعلت السرعة السريعة في تنفيذ وتفادية الطاقة من الأجهزة التناظرية التناظرية من المنافسين القويين لتطبيق نموذج التعلم العميق في الحافة. ومع ذلك، هناك مخاوف بشأن وجود الضوضاء التناظرية التي تسبب تغييرات في وزن النماذج، مما يؤدي إلى تدهور أداء نموذج التعلم العميق، على الرغم من خصائصها المحتوية على مقاومة الضوضاء. | arxiv | arabic |
مقارنة مع نظيراته في السياسة، يمكن للتعلم العميق التمويض الخالي من النموذج خارج السياسة تحسين كفاءة البيانات عن طريق استخدام البيانات التي تم جمعها سابقاً مراراً. ومع ذلك، يصبح التعلم خارج السياسة صعباً عندما يزداد التناقض بين التوزيعات الأساسية لسياسة الوكيل والبيانات التي تم جمعها. | arxiv | arabic |
إن إنشاء وتخزين مجموعات بيانات غالباً ما يتم تجاهل تكاليف المدخلات في التعلم الآلي ، حيث أن العديد من مجموعات البيانات هي أزواج علامات الصورة البسيطة أو نص بسيط. ومع ذلك ، فإن مجموعات البيانات ذات هيكلات أكثر تعقيدًا ، مثل تلك التي تأتي من لعبة استراتيجية في الوقت الحقيقي StarCraft II ، تتطلب تفكيرًا أكثر عملاً واسترات... | arxiv | arabic |
نحن نقدم لكم Timber، أول هجوم لتسمم صندوق أبيض يستهدف أشجار القرار. يعتمد Timber على استراتيجية هجوم طموحة تستفيد من إعادة تدريب الأشجار الفرعية لتقدير الأضرار الناجمة عن التسمم في حالة تدريب معينة. | arxiv | arabic |
مع زيادة استخدام نماذج التضمين الكبيرة في نظم التوصيات وتطبيقات اللغة، ازدادت المخاوف بشأن خصوصية بيانات المستخدمين. DP-SGD، خوارزمية تدريبية تجمع بين الخصوصية المختلفة وتراجع التراجع المثالي، كانت الحصان المهني في حماية خصوصية المستخدم دون التعرض لخطر دقة النموذج إلى حد كبير. | arxiv | arabic |
تقيم هذه الورقة تصنيفات تدفق البيانات من منظور الأجهزة المتصلة، مع التركيز على حالة استخدام HAR. نقيس كل من أداء التصنيف واستهلاك الموارد (وقت تشغيل والذاكرة والطاقة) لخمس خوارزميات تصنيف الدفق المعتادة، التي يتم تنفيذها في مكتبة متسقة، وتطبق على مجموعتين بيانات نشاط البشر الحقيقيين وثلاث مجموعات بيانات اصطناعية. | arxiv | arabic |
في النمذجة التوليدية، العديد من النهج الناجحة تستفيد من مساحة متخفية منخفضة الأبعاد، على سبيل المثال، نموذج Diffusion Stable المساحة المتخفية التي يسببها مرموز وتوليد الصور من خلال مرموز مزدوج. على الرغم من أن اختيار المساحة المتخفية أمر محوري تجريبياً، إلا أن تحديد الخيار الأمثل وعملية تحديده لا تزال غير واضحة. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض نموذج بديل للعبة الذي يتعلم الخرائط بين جوانب اللعبة المختلفة ، وتطبقها على نظام توليدي يصمم محتوى جديد في أحد هذه الجوانب. مع التركيز على نوع ألعاب الاطلاق ، تستكشف الورقة كيف يمكن للتعلم العميق المساعدة في بناء نموذج يجمع بين هيكل مستوى اللعبة ومعايير فئة الشخصيات في اللعبة كإدخال ونتائج اللعبة كإخراج... | arxiv | arabic |
إن خريطة صور الأشعة السينية وتقارير الإشعاع وغيرها من البيانات الطبية كرموز ثنائي في المساحة المشتركة، والتي يمكن أن تساعد الأطباء على استرداد البيانات المتعلقة بال Pathology من طرق متفرقة (أي استرداد البيانات الطبية المتعددة الطرق القائمة على الهاشينغ) ، توفر وجهة نظر جديدة لتعزيز التشخيص المستخدم في أجهزة الكمبيوتر. ... | arxiv | arabic |
نقدم نتائج مسابقة NeurIPS 2023 Neural MMO ، التي اجتذبت أكثر من 200 مشاركًا وتقديمًا. قام المشاركون بتدريب سياسات مشروطة للهدف التي تعاملت مع المهام والخرائط والخصوم التي لم يسبق لهم رؤيتها أثناء التدريب. | arxiv | arabic |
إن استخراج القواعد من نماذج الصندوق الأسود أمر حاسم في المجالات التي تتطلب التحقق من التحقق من النموذج قبل التنفيذ، كما يمكن أن يكون الحال في درجة الائتمان والتشخيص الطبي. على الرغم من أن مشكلة صعبة بالفعل في التعلم الإحصائي بشكل عام، إلا أن الصعوبة أكبر عندما تكون النماذج المتكررة غير الخطية للغاية، مثل الشبكات العصبي... | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض طريقة جديدة ومدروسة للتعلم النشط للتصنيف في فئة واحدة. وتلعب أساليب التعلم النشط دورا هاما في تقليل جهود التسمية اليدوية في مجال التعلم الآلي. | arxiv | arabic |
مع استمرار توسيع حجم المعلمات في نماذج اللغة الكبيرة (LLM) ، أصبحت الحاجة إلى بصمة ذاكرة كبيرة وعرض نطاق اتصال مرتفع عوائق زجاجة كبيرة للتدريب وإستدلال LLM. لتخفيف هذه العوائق، تم اقتراح تقنيات ضغط التنسور المختلفة لتقليل حجم البيانات، وبالتالي تخفيف متطلبات الذاكرة وضغط الاتصال. | arxiv | arabic |
تعاديل المجموعة (BatchNorm) هي تقنية تحسن تدريب الشبكات العصبية العميقة ، وخاصة الشبكات العصبية المتحركة (CNN). وقد ثبت تجريبيا أن BatchNorm يزيد من الأداء والاستقرار والدقة ، على الرغم من أن أسباب مثل هذه التحسينات غير واضحة. | arxiv | arabic |
كانت التعميم وكفاءة العينات قضايا طويلة الأمد تتعلق بالتعلم المعزز، وبالتالي اكتسب مجال التعلم المتعدد المعزز خارجي اهتمامًا متزايدًا بسبب إمكاناته في حل مجموعة واسعة من المشاكل مع البيانات الخارجية والحائطة. غالباً ما تتخذ طرق OMRL الحالية مهام تدريبية كافية وتغطية البيانات لتطبيق التعلم المضاد للاستخرج من تمثيلات الم... | arxiv | arabic |
تعتبر المراجعات المولدة من قبل المستخدمين للمنتجات أصول حيوية للتجارة عبر الإنترنت ، مثل أمازون و Yelp ، في حين أن المراجعات المزيفة منتشرة لإضلال العملاء. GNN هي الطريقة الحديثة التي تكتشف المراجعين المشبوهين من خلال استغلال أوضاع الرسم البياني التي تربط المراجعين والمراجعات والمنتجات المستهدفة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم طريقة تعلم شبه مرئية على أساس الرسم البياني لتعلم تدفقات الحافة المحددة على الرسم البياني. على وجه التحديد، نظراً لقياسات التدفق على مجموعة فرعية من الحافة، نريد التنبؤ بالتدفقات على الحافة المتبقية. | arxiv | arabic |
الاختبار التجريبي المستند إلى المعايير هو نموذج أساسي في مجتمع RL الحالي. في حين أن استخدام المعايير المرجعية غير المخصصة في أبحاث التعلم المعزز (RL) ممارسة شائعة، نادراً ما يتم مناقشة هذا الاختيار. | arxiv | arabic |
تتطلب أنظمة وضع علامات تسلسل حديثة تقليدياً كمية كبيرة من المعرفة الخاصة بالمهمة في شكل ميزات مصنوعة يدوياً ومعالجة بيانات مسبقة. في هذه الورقة، نقوم بتقديم بنية شبكة محايدة جديدة تستفيد من تمثيلات على مستوى الكلمات والحروف تلقائيًا، باستخدام مزيج من LSTM ثنائي الاتجاه ، CNN و CRF. | arxiv | arabic |
هدفنا هو أن يُحسن العملاء وظيفة الجائزة المناسبة، على الرغم من صعوبة تحديد ما هي. يسمح لنا التعلم المعاكس للتعزيز (IRL) بإستدلال وظائف الجائزة من المظاهرات، لكنه يفترض عادة أن الخبير هو مثالي بصوت عال. | arxiv | arabic |
مع التطور السريع لنماذج التوزيع والنموذجات التوليد القائمة على التدفق ، شهدت زيادة في الاهتمام بحل المشاكل العكوسة الخطية الضوضاء ، مثل القرار الخارق ، والضباب ، والإزالة ، واللون ، إلخ ، مع النماذج التوليدية. ومع ذلك ، على الرغم من تحقيق أداءات إعادة الإعمار الملحوظة ، فإن وقت استنتاجهم بطيء للغاية لأن معظمهم يعتمدون ... | arxiv | arabic |
في الآونة الأخيرة ، انتشرت الشبكات العصبية إلى العديد من المجالات بما في ذلك العديد من الأنظمة الحرجة للسلامة. يتم بناء الشبكات العصبية (وتدريبها) عن طريق البرمجة في إطار مثل TensorFlow و PyTorch. | arxiv | arabic |
التجربة السريرية هي عملية محورية ومكلفة، وتستغرق عدة سنوات وتتطلب موارد مالية كبيرة. لذلك، يهدف تطوير نماذج التنبؤ بالنتائج التجريبية السريرية إلى استبعاد الأدوية التي من المرجح أن تفشل وتحتوي على إمكانية توفير تكاليف كبيرة. | arxiv | arabic |
غالباً ما تأتي خدمات ونماذج نموذج اللغة الكبير (LLM) بالقواعد القانونية حول من يمكنه استخدامها وكيف يجب أن يستخدمها. من المهم تقييم امتثال LLM المنشورة، حيث تحمي هذه القواعد مصالح المساهم في LLM وتمنع سوء الاستخدام. | arxiv | arabic |
تتيح تكنولوجيا التوائم الرقمية (DT) محاكاة وأنباء وترقية الأنظمة المادية في الوقت الحقيقي ، ولكن التنفيذ العملي يواجه تحديات من متطلبات بيانات عالية ، وقيود البيانات الملكية ، والتكيف المحدود مع الظروف المتطورة. يقدم هذا العمل DDD-GenDT ، وهو إطار رقمي متحرك يدير التوائم الرقمية التوليدية الديناميكية التي تستند إلى نظا... | arxiv | arabic |
التشخيص الصناعي للخطأ الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) مهم في ضمان تشغيل التطبيقات الصناعية الآمنة. نظرًا لأن الأنظمة الصناعية المعقدة غالباً ما تنطوي على العديد من المصانع الصناعية (ربما تنتمي إلى شركات أو شركات تابعة مختلفة) مع جمع البيانات الحساسة وتخزينها بطريقة مُوزعة ، فإن تدريب نموذج تشخيص الخطأ التعاوني غالباً... | arxiv | arabic |
يتم استخدام قاعدة إرسال الأولويات (PDR) على نطاق واسع لحل مشكلة جدولة العمل في المكتب في العالم الحقيقي (JSSP). ومع ذلك ، فإن تصميم PDRات فعالة هي مهمة مملة ، تتطلب عددًا لا يحصى من المعرفة المتخصصة وتقدم أداءً محدودًا في كثير من الأحيان. | arxiv | arabic |
يمكن وصف العمليات الديناميكية المتعددة المتغيرات عادةً بشكل بديهي عن طريق رسمية اتصال معززة بين المكونات التي تمثل كل سلسلة زمنية فردية. حتى تمثيل بسيط لهذا الرسم البياني كمصفوفة ارتباط بيرسون يمكن أن يكون معلومًا وتنبؤًا كما هو موضح في أدب التصوير الدماغي. | arxiv | arabic |
تحلل هذه الورقة التعلم المتعدد الهدف (MORL) ، الذي يركز على تعلم السياسات الأمثلة لباريتو في وجود وظائف مكافأة متعددة. على الرغم من النجاح التجريبي الكبير لـ MORL ، لا يزال هناك نقص في فهم مرضي لعدد مختلف أهداف تحسين MORL وخوارزميات التعلم الفعالة. | arxiv | arabic |
تتعرض مجالات الطقس والمناخ إلى تحول كبير بفضل التقدم في نماذج الأساس القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل FourCastNet وGraphCast وClimaX وPangu-Weather. على الرغم من أن هذه النماذج تظهر إمكانات كبيرة ، إلا أنها ليست جاهزة لاستخدامها التشغيلي في التنبؤات الجوية أو التنبؤات المناخية. | arxiv | arabic |
شجرة القرار هي فئة تستخدم بشكل شائع من نماذج التعلم الآلي التي يتم تقييمها بسبب تفسيرها وتعددية عملها، قادرة على التصنيف والرجع. نقدم ZTree، إطار جديد لتعلم شجرة القرار الذي يحل محل تقسيم تقليدي القراءة القائم على CART مع تحديد الفرق المستندة إلى المبادئ الإحصائية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة التعلم عبر الإنترنت في مشاكل القراصنة السياسية حيث يفترض أن وظيفة الخسارة تنتمي إلى فئة وظيفة نمطية معروفة. نحن نقترح إطار تحليلي جديد لهذا الإعداد الذي يعبر نظرية بايسي عن أخذ العينات الموجزة للمعلومات بسبب روسو وفان روي (2018) ونظرية أسوأ الحالة من فوستر وكاكيد وقيان وراكلين (2021) على أساس معدل تقدير ... | arxiv | arabic |
وقد قدم نماذج المراقب والممثل البايزيون تفسيرات قياسية للعديد من الظواهر السلوكية في الإدراك والتحكم الحساسي الحركي وغيرها من مجالات العلوم المعرفية والعلوم العصبية. يُسبِّبون التغيرات السلوكية والتحيزات إلى الكيانات التي يمكن تفسيرها مثل عدم اليقين البديهي والحركي والآراء السابقة والتكاليف السلوكية. | arxiv | arabic |
سؤال أساسي في نظرية التعلم التعزيزي هو: افترض أن وظيفة $Q$ الأمثل تقع في المدى الخطي لخريطة ميزات بعدة $d$ معينة ، هل من الممكن تعلم تعزيز كفاءة العينة (RL) ؟ الحل النتيج الأخير والرائع من Weisz et al. (2020) هذا السؤال في السلب ، مما يوفر حدًا أسفلًا من حجم العينة المضروف (في $d$) ، والذي يظل حاليًا حتى لو كان للعامل ... | arxiv | arabic |
تعتمد أحمال العمل الحديثة لذكاء الاصطناعي بشكل كبير على أجزاء حاسوبية محسنة لكل من التدريب والإستنتاج. تتبع هذه الأجزاء أجزاء بيانات نمطات تدفق بيانات محددة جيداً ، مثل تحريك البلاطات بين DRAM و SRAM وإجراء تسلسل من الحسابات على تلك البلاطات. | arxiv | arabic |
التنشر الخلفي (BP) هو الحل الافتراضي لحساب التراجع في تدريب الشبكات العصبية. ومع ذلك، فإن تنفيذ تدريب قائم على BP على أجهزة الحافة المختلفة مثل FPGA والمكروسيطرات (MCU) ومنصات الحوسبة التناظرية تواجه العديد من التحديات الرئيسية، مثل عدم وجود موارد الأجهزة، وقتاً طويلاً في السوق، وأخطاء كبيرة في إعدادات منخفضة الدقة. | arxiv | arabic |
ظهر التعلم التمويلي غير التواصل على الإنترنت كطريقة موثوقة من خلال تعزيز عملية استخدامه من خلال استخدام مجموعات بيانات كبيرة تم جمعها مسبقاً. على الرغم من فوائده العملية، لا تزال معظم أبحاث تطوير الخوارزميات في التعلم التمويلي غير التواصل على الإنترنت تعتمد على مهام اللعبة مع مجموعات بيانات اصطناعية. | arxiv | arabic |
نموذجات الخليط هي فئة مفروضات تعبيرية يمكن تقريرها مجموعة غنية من السياسات. ومع ذلك، لا يسهل استخدام سياسات الخليط في إطار الحد الأقصى للاندروبي (MaxEnt). | arxiv | arabic |
يتيح التعلم المشترك (FL) للعديد من الأجهزة المحدودة الموارد تدريب نموذج بالتعاون دون تبادل البيانات. ومع ذلك، تركز العديد من الأعمال الحالية على نموذج FL متجانس، حيث تكون النماذج العالمية والمحلية ذات الحجم نفسه، وتجاهل قدرات الحوسبة المتجانسة بطبيعتها من الأجهزة المختلفة وتقييد الأجهزة المحدودة الموارد من المساهمة في ... | arxiv | arabic |
حققت نماذج التعلم العميق أداءً متفوقًا في العديد من مجالات التطبيقات ، بما في ذلك الرؤية واللغة والطب والإعلانات التجارية والترفيه ، إلخ. مع التطور السريع ، أظهرت كل من تطبيقات DL والأجهزة الخدمية الأساسية اتجاهات واسعة في التوسع ، أي تحليل النموذج وتوسع الحسابات ، على سبيل المثال ، النموذج الأخير المسبق للتدريب مع مئا... | arxiv | arabic |
هذه الورقة تساهم في نهج جديد للتعلم التوزيعي للتعزيز الذي يوضح فصلًا نظيفًا بين هيكل الانتقال والمكافأة في عملية التعلم. على غرار كيفية وصف تمثيل الخلف (SR) العواقب المتوقعة من السلوك وفقاً لسياسة معينة ، تصف مقياس خلف التوزيع لدينا (SM) العواقب التوزيعية لهذا السلوك. | arxiv | arabic |
تدرس هذه الورقة مشكلة تراجع اللوجستية المتغيرة في المصفوفات. وهي تستخرج عتبة الخطأ الأساسية في تقدير المصفوفات المنخفضة في مشكلة تراجع اللوجستية عن طريق الحصول على حد أدنى على خطر الـ minimx. | arxiv | arabic |
تم تقييم معظم دراسات ديناميكية الضغط على المفاتيح باستخدام مجموعة بيانات محددة يقوم فيها المستخدمون بتطبيق تسجيل الدخول والكلمة المرور المفرطة. علاوة على ذلك، هذه الدراسات متفائلة لأن معظمها يستخدم بروتوكولات الاستحواذ المختلفة، ومجموعات بيانات خاصة، والبيئة المتحكمة، إلخ. | arxiv | arabic |
على الرغم من نجاحاتها الهائلة، فإن الشبكات العصبية المتحركة (CNNs) تتحمل تكاليف محاسبية / تخزينية عالية وتعرض للضغوط المعادلة. تعمل الأعمال الأخيرة على ضغط النموذج القوي على معالجة هذه التحديات من خلال الجمع بين تقنيات ضغط النموذج والتدريب المعادلة. | arxiv | arabic |
يشهد استخدام التعلم التمويلي غير التواصلي مع البيانات السريرية في العالم الحقيقي اهتمامًا متزايدًا في مجال الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. ومع ذلك، فإن التنفيذ يشكّل تحديات كبيرة. | arxiv | arabic |
تحليل البيانات الترفيهية (TDA) هو نهج حديث لتحليل مجموعات البيانات من منظور بنيتها الترفيهية. استخدامه لبيانات سلسلة زمنية كان محدودًا. | arxiv | arabic |
اكتسب خوارزميات إطلاق البيانات المحافظة على الخصوصية اهتمامًا متزايدًا بقدرتها على حماية خصوصية المستخدمين مع تمكين مهام التعلم الآلي المتدفق عليها. ومع ذلك ، فإن فائدة خوارزميات الشعبية الحالية ليست مرضية دائمًا. | arxiv | arabic |
يتم وصف العديد من خوارزميات التنبؤ. يتم تسليط الضوء على المتغيرات التي تقوم بالتنبؤات عن طريق تضمين حقل مرتبطة بحالات بيانات التدريب. | arxiv | arabic |
نقترح $\textit{inversion iterative}$ -- خوارزمية لتعلم وظيفة عكسية دون أزواج المدخل والخروج، ولكن فقط مع عينات من توزيع الخروج المرغوب فيه والوصول إلى وظيفة التقدم. التحدي الرئيسي هو $\textit{distribution shift}$ بين الخروجات المرغوب فيها وخروجات تخمين عشوائي أولي، ونحن نثبت أن العكس العكسي يمكن توجيه التعلم بشكل صحيح،... | arxiv | arabic |
التنبؤات المتعددة المتغيرات سلسلة الوقت هي مهمة صعبة لأن البيانات تتضمن مزيج من الأنماط طويلة الأجل وقصيرة الأجل ، مع الاعتمادات الديناميكية الفضائية-الزمنية بين المتغيرات. شبكات العصبية الجرافية الحالية (GNN) عادة ما تصنع نماذج للعلاقات المتعددة المتغيرة مع الرسم البياني الموضح مسبقا أو الرسم البياني المجاور الثابت ال... | arxiv | arabic |
على الرغم من التقدم الملحوظ في العديد من النماذج القائمة على Transformer ، لا تزال مهمة التنبؤ بأسلوب زمني طويل متعدد الأفقات تحديًا مستمرًا ، خاصة نحو التفسير. مع التركيز على خرائط التركيز المستخدمة شيوعًا في شرح DNN بشكل عام ، فإن سعينا هو بناء بنية تركيزية تقوم على الاهتمام يمكنها تشفير الأنماط الزمنية ذات الصلة بال... | arxiv | arabic |
يسمح التعلم الآلي، وهو موضوع بحثي ناشئ يركز على الامتثال لقوانين خصوصية البيانات، للنماذج المدربة بإزالة المعلومات التي تم تعلمها من بيانات محددة. في حين أن العديد من الطرق الحالية تعالج هذه المشكلة بشكل غير مباشر عن طريق حقن إشرافات غير صحيحة عمدا، فإنها يمكن أن تغير بشكل كبير وغير متوقع حدود القرار ومناطق الميزات، مم... | arxiv | arabic |
من الضروري إيجاد طرق تنبؤية شمسية لإدخال الطاقة المتجددة بشكل كبير في شبكة توزيع الكهرباء. هدف هذه الدراسة هو إيجاد أفضل منهجية تسمح بتنبؤ بالدقة العالية بالإشعاع العالمي الساعاتي. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، ندرس التعلم عبر الإنترنت في اللصوص السياقية الخطية المعمومة حيث لا يتم ملاحظة المكافآت على الفور. بدلاً من ذلك، تكون المكافآت متاحة لصانع القرار فقط بعد بعض التأخير، وهو أمر غير معروف ومستقر. | arxiv | arabic |
نحن نقدم إطار "قوة سلسلة الوقت المنظمة بشكل سلسلي" (RHiOTS) ، المصمم لتقييم قوة نماذج وتنبؤات سلسلة الوقت الهرمية على مجموعات بيانات العالم الحقيقي. سلسلة الوقت الهرمية، حيث يجب أن يتم جمع التنبؤات من المستوى السفلي إلى المستوى العلوي، منتشرة في مختلف السياقات، مثل مبيعات التجزئة عبر البلدان. | arxiv | arabic |
في السنوات الأخيرة، جذب تعلم تمثيل الرسوم البياني الجزيئية (GRL) اهتمامًا أكبر في مشاكل التنبؤ بالخصائص الجزيئية (MPP). أظهرت أساليب الرسوم البياني الحالية أن المعلومات الجيميترية ثلاثية الأبعاد مهمة لتحسين الأداء في MPP. | arxiv | arabic |
نقترح في هذه الورقة نهجا جديدا لمعالجة مشكلة انهيار النظام الذي يواجه في شبكة العداوة التوليدية (GAN). فكرةنا بديهية ولكنها أثبتت أنها فعالة جدا، خاصة في معالجة بعض القيود الرئيسية لـ GAN. | arxiv | arabic |
نقدم MusicRL ، أول نظام توليد الموسيقى المنسق عن تعليقات الإنسان. تقدير نماذج النص إلى الموسيقى أمر موضوعي بشكل خاص لأن مفهوم الموسيقى وكذلك النية المحددة وراء عنوان يعتمد على المستخدم (على سبيل المثال ، يمكن أن يصف عنوان مثل "موسيقى التدريب المثلى" إلى عزف غيتار ريترو أو ضربة تقنوكو البوب). | arxiv | arabic |
في حين أن نماذج اللغة الكبيرة (LLM) حققت قدرات معقولة ملحوظة في مجالات مثل البرمجة والرياضيات وغيرها من مهام المؤسسات ، فإن تكاليف الذاكرة والحوسبة الكبيرة غالبا ما تتحدى استخدامها في إعدادات المؤسسات العملية. لهذا الغرض ، نقوم بإدخال Apriel-Nemotron-15B-Thinker ، وهو نموذج ذو 15 مليار برميل في سلسلة ServiceNow Apriel ... | arxiv | arabic |
وقد حققت أساليب الحساب القائمة على التعلم العميق نتائج واعدة في التنبؤ بالتفاعلات بين البروتينات والبروتينات (PPIs). ومع ذلك، فإن المعايير المرجعية الحالية تركز بشكل رئيسي على التقييمات المزدوجة المعزولة، وتجاهل قدرة النموذج على إعادة بناء شبكات PPI ذات مغزى بيولوجيًا، وهو أمر حاسم في أبحاث الأحياء. | arxiv | arabic |
يتم تعزيز التوافق بين التفضيلات غير التواصلية لنماذج اللغة مثل تحسين التفضيلات المباشرة (DPO) لفعاليةها وبساطتها ، مما يزيل الحاجة إلى تعلم التعزيز المكلف. تم تطوير خوارزميات غير التواصل المختلفة لعدد مختلف من إعدادات البيانات ، ومع ذلك لا يمتلكون فهمًا موحدًا. | arxiv | arabic |
يجمع تعريف عدم اليقين (UQ) في التعلم الآلي العلمي (SciML) القوة التنبؤية القوية لـ SciML مع طرق لتقييم موثوقية النماذج المتعلقة. ومع ذلك ، لا تزال هناك تحديان رئيسيتان: قابلية تفسير محدودة وإجراءات تدريب مكلفة. | arxiv | arabic |
من المرجح أن تصبح مضاعفات المصفوفة بين العمليات غير المتناظرة لعباسة البيت، وخاصة بين العمليات 8- و 4-بيت، جوهر أساسي للعديد من الأحمال المهمة بما في ذلك الشبكات العصبية والتعلم الآلي. في حين أن تعليمات مضاعفة المصفوفة SIMD الحالية للعمليات المتناظرة لعباسة البيت المتناظرة يمكن أن تدعم العمليات ذات الدقة المختلطة عن طر... | arxiv | arabic |
يتطلب تدريب نماذج المحول الكبيرة من الصفر لمهمة هدفية الكثير من البيانات ومتطلبة من الناحية الحسابية. يتغلب الممارسة المعتادة للتعلم الانتقالي على هذا التحدي من خلال بدء نموذج مع أوزان نموذج تم تدريبه مسبقاً من نفس الحجم والتفاصيل لزيادة سرعة التقارب والدراسة. | arxiv | arabic |
يجب على المركبات المستقلة التنبؤ بمسار العاملين المحيطين للسماح بالمناورات الآمنة في حالات المرور غير المؤكدة والمعقدة. مع تطبيق الشركات بشكل متزايد للتنبؤ بالمسار في العالم الحقيقي ، أصبحت الأمن قلقًا ذي صلة. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة التعلم التعاوني الموزع، حيث تسعى مجموعة من العملاء إلى الاتفاق على مجموعة من الفرضيات التي تحدد أفضل تسلسل من الملاحظات الخاصة. في السيناريو الذي يكون مجموعة من الفرضيات كبيرة، نقترح قاعدة تحديث المعتقدات حيث يشارك العملاء المعتقدات المضغوطة (إما النادرة أو المعدلة) مع معدل ضغط إيجابي تعسفي. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.