text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
يقدم الحد البايسي كرامير-رايو (CRB) الحد الأدنى على متوسط خطأ مربع أي مقياس بايسي في ظل ظروف بانتظام خفيف. يمكن استخدامه لمقارنة أداء المقاسات الإحصائية، ويقدم مقياسًا مبدئيًا لتصميم النظام وتحسينه. | arxiv | arabic |
تمثل الشبكات العصبية العميقة حالة الفن في التعلم الآلي في عدد متزايد من المجالات ، بما في ذلك الرؤية والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك ، فإن العمل الأخير يثير أسئلة مهمة حول قوة هذه الهندسة المعمارية ، من خلال إظهار أنه من الممكن إثارة أخطاء التصنيف من خلال اضطرابات صغيرة ، شبه غير واضحة. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقترح حزمة R، تسمى RKHSMetaMod، التي تنفيذ إجراء لتقدير نموذج متاعم من نموذج معقد. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقدم إطارًا كاملًا لتصفية وإدارة اختبار تحكمي كبير واسع النطاق (CAT) القوي مع عدد صغير من الاستجابات. يتم تصنيف - معايير عنصر التعلم في اختبار - باستخدام AutoIRT ، وهي طريقة جديدة تستخدم التعلم الآلي الآلي (AutoML) جنبا إلى جنب مع نظرية استجابة العنصر (IRT) ، التي طرحت في الأصل في [Sharpnack et al., 2024... | arxiv | arabic |
واقترحت هذه الورقة متغيرًا من طريقة غيدون وفيرهنين لتقدير ماتريكية الكلاستير في إطار خليط غوسيان عبر البرمجة شبه المحددة. يتم استنتاج إدراج موجهة للجماعات من هذه التقديرات. | arxiv | arabic |
مع نموذجات التعرف ينمو في التعقيد وعدد المعلمات، يمكن أن يصبح استنتاج بايزي مع الأساليب القياسية صعباً، خاصة عندما يكون نموذج توليد البيانات من شكل تحليلي مجهول. التقدم الأخير في استنتاج القائم على المحاكاة باستخدام معمارات الشبكات العصبية المتخصصة يلتف العديد من المشاكل السابقة لحساب بايزي التقريبي. | arxiv | arabic |
نقترح إجراءً لتقدير جسر شريدنجر بين توزيعين احتماليين. على عكس النهج القائم، لا تتطلب طريقةنا محاكاة متكررة للتنشرات للأمام والخلفية أو تدريب الشبكات العصبية لتناسب التدفقات غير المعروفة. | arxiv | arabic |
العديد من مشاكل التصنيف في العالم الحقيقي تأتي مع تكاليف يمكن أن تختلف لأنواع مختلفة من التصنيف الخطأ. لذلك من المهم تطوير تصنيفات حساسة للتصنيف الذي يقلل من إجمالي تكاليف التصنيف الخطأ. | arxiv | arabic |
نموذج موضوع واحد ثابت مثل تخصيص ديرشلت الخفيف غير مناسب لنموذج الجسمات التي تتجاوز فترات زمنية طويلة ، حيث من المرجح أن تتغير شعبية الموضوعات مع مرور الوقت. تم اقتراح عدد من النماذج التي تتضمن الوقت ، ولكن بشكل عام إما أنها تظهر أشكال محدودة من التباين الزمني ، أو تتطلب طرق استستنتاج باهظة الثمن من الناحية الحسابية. | arxiv | arabic |
هذه ورقة تدريبية مفصلة تشرح تحليل فيشر التمييز (FDA) و الأساس FDA. نبدأ مع التنبؤ وإعادة الإعمار. | arxiv | arabic |
تعريف النماذج القائمة على التدفق عادةً مساحة غامضة ذات الأبعاد المتماثلة للمساحة الملاحظة. في العديد من المشاكل، ومع ذلك، لا تملأ البيانات مساحة البيانات المحيطة بالكامل التي يقيمون فيها بشكل أصلي، بدلاً من السكن في مجموعة متنوعة أدناه. | arxiv | arabic |
وقد أظهرت ديناميكيا لانجفين (reSGLD) وعدًا في تسريع التقارب في التعلم غير الملتوي؛ ومع ذلك، فقد حد تصحيح كبير جدًا لتجنب التحيزات من مقياسات الطاقة الضوضاء إمكانات التسارع. لمعالجة هذه المسألة، نقوم بدراسة تقليل التباينات لمقياسات الطاقة الضوضاء، والتي تعزز عمليات تبادل أكثر فعالية بكثير. | arxiv | arabic |
تُعتبر الحطام الفضائي مشكلة رئيسية في مجال استكشاف الفضاء. تقوم الهيئات الدولية باستمرار بمراقبة قاعدة بيانات كبيرة من الكائنات المدارة وتصدر تحذيرات في شكل رسائل بيانات الارتباط. | arxiv | arabic |
التحسين السببيي السببي (CBO) هو منهجية مصممة لتحسين متغير النتيجة من خلال الاستفادة من العلاقات السببية المعروفة من خلال التدخلات المستهدفة. تتطلب طرق CBO التقليدية رسمية سببية محددة بالكامل ودقة، وهو قيود في العديد من سيناريوهات العالم الحقيقي حيث لا تعرف هذه الرسومات. | arxiv | arabic |
تركز نظرية التعلم إلى حد كبير على سيناريوهين رئيسيتين للتعلم. الأول هو الإحصائي الكلاسيكي حيث يتم استخلاص الحالات من توزيع ثابت والسيناريو الثاني هو التعلم عبر الإنترنت، سيناريو معادلة تماما حيث يختار المعاد في كل خطوة في كل وقت أسوأ الحالة لتزويد المتعلم. | arxiv | arabic |
فكر في تعلم سياسة التحاكي على أساس السلوك المثبت من بيئات متعددة، مع النظر نحو النشر في بيئة غير مرئية. نظرًا لأن الميزات المرئية من كل إعداد قد تكون مختلفة، فإن تعلم سياسات فردية مباشرة كخرائط من الميزات إلى الإجراءات يميل إلى ارتباطات مزيفة - وقد لا يجميع بشكل جيد. | arxiv | arabic |
يسمح للنقل المثالي متعدد الحدود بمقارنة تدابير الاحتمال المتعددة، والتي تجد تطبيقًا متزايدًا في مشاكل التعلم المتعددة المهام. أحد القيود العملية لنقل الحدود المتعددة هو التوسع الحاسوبي في عدد القياسات والعينات والبعميات. | arxiv | arabic |
تعتمد تسهيل اللوحات (LS) أهداف مسلسة في مهام التصنيف. على سبيل المثال ، في التصنيف الثنائي ، بدلاً من الهدف الساخن الواحد $(1,0)^\top$ المستخدم في التراجع اللوجستي التقليدي (LR) ، LR مع LS (LSLR) يستخدم الهدف المسلس $(1-\frac{\alpha}{2} ،\frac{\alpha}{2})^\top$ مع مستوى مسلسة $\alpha\in(0,1)$ ، مما يسبب ضغط قيم اللوجيت... | arxiv | arabic |
يشهد مجال التعلم الآلي للاكتشافات الدوائية انفجارًا في الطرق الجديدة. غالبًا ما يتم تقييم هذه الطرق على خصائص جسدية وكيميائية بسيطة مثل الخلوية أو الشبيه العام للدواء ، والتي يمكن تحسّبها بسهولة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم إطار احتمالي للخلافات غير الخطية، على أساس التوزيعات الغوسية المختصرة مرتينًا. من خلال تحديد نقاط التقاطع بشكل مناسب، يمكننا إنشاء أنواع مختلفة من الخلافات غير الخطية ضمن إطار موحد، بما في ذلك sigmoid، tanh و ReLU، وهي الخلافات غير الخطية الأكثر استخدامًا في الشبكات العصبية. | arxiv | arabic |
تحسين المعلمات المفرطة أمر حاسم للحصول على أقصى أداء من نماذج التعلم الآلي. يقوم البروتوكول القياسي بتقييم تشكيلات المعلمات المفرطة المختلفة باستخدام تقدير إعادة العينة لخطأ التعميم لتوجيه التحسين واختيار تشكيل المعلمات المفرطة النهائي. | arxiv | arabic |
غابات البقاء العشوائية (RSF) هي طريقة قوية للتنبؤ بالمخاطر للنتائج التي يتم رقصتها على اليمين في البحوث الطبية الحيوية. تستخدم RSF معيار تقسيم المرتبة السجلية لتشكيل مجموعة من أشجار البقاء. | arxiv | arabic |
نحن نقوم بتحليل سلوك خوارزميات التقريب الاستوكاستيكي حيث يتكرر، في التوقعات، التقدم نحو هدف في كل خطوة. عندما يكون التقدم متناسبًا بحجم الخطوة من خوارزمية، نثبت حدود التركيز المتعصب. | arxiv | arabic |
نحن نضع نموذج غير محدد يتنبأ تفضيلات المستخدم في الغذاء من معلوماتهم الديموغرافية. يقوم محاكينا على مجموعة بيانات NHANES ومعرفة خبراء المجال في شكل دراسات سلوكية راسخة. | arxiv | arabic |
يتم الاعتراف بتحليل المكونات الرئيسية (PCA) باعتبارها تقنية تحليل البيانات المميزة عندما يتعلق الأمر بتصريح العلاقات الخطية بين خصائص مجموعة البيانات. ومع ذلك، فإن حساسية PCA المعروفة للعينات وغير غوسية و/أو المتفاصيل غالبا ما تجعلها غير موثوقة في الممارسة. | arxiv | arabic |
غالباً ما تكون إخصاب الميزات لأساليب النواة هووريستية وليس فردية لكل تنبؤ. لمعالجة هذا، نلتفت إلى مفهوم قيم شابلي~(SV) ، وهي إطار نظري لعبة ائتلاف تم تطبيقه في السابق على مهام تفسير نموذج التعلم الآلي المختلفة، مثل النماذج الخطية ومجموعات الأشجار والشبكات العميقة. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، ندرس نموذج النوع Nystr{ö}m الفرعي لطرق النواة على نطاق واسع لتقليل التعقيدات الحسابية للبيانات الكبيرة. نناقش مخطط تنظيم العقوبات المتعددة القائم على نموذج النوع Nystr{ö}m الفرعي الذي يتم تحريره من مخططات تنظيم المتعدد المدرس جيدًا. | arxiv | arabic |
على أساس دوري، تطلب من الشركات المُتداولة في الشركة أن تقدم بيانات أساسية: البيانات المالية مثل الإيرادات، الدخل التشغيلي، الدين، وغيرها. هذه البيانات توفر بعض الأفكار حول الصحة المالية للشركة. | arxiv | arabic |
فهم كيفية التعلم بكفاءة مع الالتزام بالقيود الأمنية أمر ضروري لاستخدام التعلم عبر الإنترنت للتعزيز في التطبيقات العملية. ومع ذلك، فإن إثبات حدود التأسف الصارمة للتعلم التعزيزي المحدود بالسلامة أمر صعب بسبب التفاعل المعقد بين السلامة والاستكشاف والاستغلال. | arxiv | arabic |
نقترح طريقة جديدة من تحليل المكونات الرئيسية شبه المقاييسية (PCA) عالية الأبعاد ، تسمى تحليل المكونات الكوبولية (COCA). يفترض النموذج شبه المقاييسي أنه بعد تحولات غير محددة أحادية هامشية ، تكون التوزيعات متعددة المتغيرات غوسية. | arxiv | arabic |
نحن نستكشف سؤال ما إذا كانت التمثيلات التي تعلمها المصنفون يمكن استخدامها لتحسين جودة النماذج التوليدية. | arxiv | arabic |
إن تكييف نماذج الشبكة للنشاط العصبي هي أداة مهمة في علوم الأعصاب. النهج الشائع هو نموذج منطقة الدماغ مع شبكة متكررة من المتكرر احتمالية تعزز ملامحها احتمالية نشاط المسجل. | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة التجميع مع قياس مسافة المسار الطويلة للساقين (LLPD) ، والتي هي معلومات بالنسبة للمجموعات الممدودة وغير المعتادة. نثبت ضمانات العينات المحدودة على أداء التجميع فيما يتعلق بهذه المقياسة عندما يتم استخراج عينات عشوائية من العديد من المجموعات ذات الابعاد المنخفضة ذات الصلة في الفضاء العالي الأبعاد، بحضور عدد كبي... | arxiv | arabic |
قمنا بمقارنة تجربية بين خوارزميات ICA و PCA عن طريق تطبيقها على سلسلتين زمنية مزخرفة ضوضاء محاكاة مع معايير توزيع مختلفة ومستوى الضوضاء. بشكل عام، تظهر ICA نتائج أفضل من PCA لأنه يأخذ بعين الاعتبار لحظات أعلى من توزيع البيانات. | arxiv | arabic |
يعطي نظرية تضمين ويتني الحد العلوي على أصغر بعد تضمين مجموعة متنوعة. إذا كانت مجموعة البيانات تقع على مجموعة متنوعة، فإن التنبيه العشوائي في هذا الجهد المقلل سيحافظ على بنية مجموعة متنوعة. | arxiv | arabic |
تعاديل التدفقات هي نهج قائم لنموذج كثافة الاحتمالات المعقدة من خلال التحويلات المعاكسة من توزيع القاعدة. ومع ذلك، فإن دقة توزيع الهدف يمكن أن يتم التقاطها بواسطة التدفق المعادلة تؤثر بشدة على توبولوجي توزيع القاعدة. | arxiv | arabic |
توفر الرسوم البيانية الدورية الموجزة (DAG) إطارًا قويًا لنموذج العلاقات السببية بين المتغيرات في إعدادات متعددة المتغيرات. بالإضافة إلى ذلك ، من خلال نظرية الحسابات ، تسمح بتحديد وتقدير الآثار السببية بين المتغيرات أيضًا من بيانات الملاحظة النقية. في هذا الإعداد ، يشار إلى عملية استنتاج بنية DAG من البيانات باسم تعلم ب... | arxiv | arabic |
نموذج التدفق الطبيعي (NF) كثافة الاحتمال العامة من خلال تقدير تحويل قابل للتحويل المطبق على عينات من توزيع معروف. نحن نقدم نوعًا جديدًا من NF ، يسمى التدفق الطبيعي المتباين العميق (DDNF). | arxiv | arabic |
نقترح طريقة جديدة لنمذجة التوزيع التنبؤي في شكل مغلق باستخدام شبكات عصبية. في تحديد عدم اليقين التنبؤي، نستند إلى التعلم العميق المؤكد، الذي كان مؤثرًا على حد سواء لأنه سهل التنفيذ ويعطي الوصول إلى عدم اليقين التنبؤي في شكل مغلق. | arxiv | arabic |
نشكر المنشرين على الفرصة التي قدموها لهذا المناقشة والمنشطين على تعليقاتهم المفيدة والمساهمات المفكرة. نشكر كالس (2020) على عمله الملهم في تحسين كفاءة تعلم السياسات من خلال إعادة التستهدف. | arxiv | arabic |
الحشود والحشود النواة هي طرق تحديدية لانتخاب العينات التي تلخص في توزيع الاحتمالات. مهمة ذات صلة هي اختيار العينات لتقدير الإكمالات باستخدام مربع بييزي. | arxiv | arabic |
تُعد تقييم البيانات، وخاصة تقييم قيمة البيانات في التنبؤ الخوارزمي واتخاذ القرارات، مشكلة أساسية في سيناريوهات تداول البيانات. الطريقة الأكثر استخدامًا هي تحديد البيانات شابلي وتقريبها باستخدام خوارزمية أخذ العينات من المحولات. | arxiv | arabic |
أصبحت التناقضات المتوسطة القصوى (MMDs) مثل التناقضات Stein kernel (KSD) مركزية لمجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك اختبار الفرضيات واختيار العينات ، وتقريب التوزيع ، والإستستنتاج المتغير. في كل إعداد ، تطلب هذه التناقضات القائمة على النواة | arxiv | arabic |
الطرق الحالية لتقدير عدم اليقين في التعلم العميق تميل إلى تطلب مرّات متعددة إلى الأمام، مما يجعلها غير مناسبة للتطبيقات التي تكون الموارد الحاسوبية محدودة. لحل هذا، نقوم بحل احتمالية التفكير على عمق الشبكات العصبية. | arxiv | arabic |
تستخدم النماذج الخطية المحددة للمنطقة على نطاق واسع في التطبيقات العملية بسبب تمثيلات النماذج غير الخطية ولكنها قابلة للتفسير عاليا. أحد التحديات الرئيسية في استخدامها هو عدم التقارب في تحسين المنطقة والنموذج المحدد للمنطقة في وقت واحد. | arxiv | arabic |
أساليب مراقبة العمليات الإحصائية (SPM) هي أدوات أساسية في إدارة الجودة للتحقق من استقرار العمليات الصناعية ، أي تصنيف الديناميكي لحالة العملية على أنها تحت السيطرة (IC) ، في ظل ظروف تشغيل طبيعية ، أو خارج السيطرة (OC) ، وغيرها. تستند أساليب SPM التقليدية إلى نهج غير مرصد ، والتي هي شعبية لأن في معظم التطبيقات الصناعية ... | arxiv | arabic |
نعتبر مشكلة القاتل الخطية الاستوتشستية التي لا تخضع فيها المكافآت فقط للضوضاء العشوائية ، ولكن أيضًا للهجمات المعادلة الخاضعة لـ C$ الميزانية المناسبة (أي الحد الأعلى على مجموع أحجام الفساد عبر أفق الزمن). نحن نقدم نوعين من خوارزمية القضاء على المراحل القوية ، واحدة تعرف $C$ والتي لا تعرف. | arxiv | arabic |
تساعد أنظمة التوصية (RS) المستخدمين على التنقل في مجموعات كبيرة من العناصر في البحث عن العناصر المثيرة للاهتمام. أحد النهج لـ RS هو التصفية التعاونية (CF) ، والتي تستند إلى فكرة أن المستخدمين المماثلون مهتمون بعناصر مماثلة. | arxiv | arabic |
كان اختيار النماذج في نماذج الكتل الخفية مهمًا ومصعباً في مجال الإحصاءات. على وجه التحديد، يواجه تحديًا رئيسيًا عند بناء اختبار على بنية الكتل التي تم الحصول عليها عن طريق تطبيق خوارزمية تجميع محددة على ماتريكس ذات حجم محدود. | arxiv | arabic |
كيف يمكننا أن نموذج الشبكات مع نموذج يمكن التعامل معه رياضياً يسمح بتحليل صارم لخصائص الشبكة؟ الشبكات تظهر قائمة طويلة من الخصائص المدهشة: الذيل الثقيل لتوزيع الدرجات؛ والقطرات الصغيرة؛ والتكثيف والانقصاض في قطرات مع مرور الوقت. | arxiv | arabic |
نعتبر مشكلة التحول المتغير حيث يكون لدى المرء إمكانية الوصول إلى عدة مجموعات بيانات تدريب مختلفة لنفس مشكلة التعلم ومجموعة معتمدة صغيرة تختلف من جميع توزيعات التدريب الفردية. هذا التحول المتغير يسبب جزئيا بسبب ميزات غير ملاحظة في مجموعات البيانات. | arxiv | arabic |
وقد تم دراسة مشكلة تقدير المصفوفة المهيكلة في الغالب تحت افتراضات اعتماد ضجيج قوية. هذه الورقة تعتبر إطارًا عامًا لاسترداد المصفوفة الضوضاء منخفضة المرتبة بالإضافة إلى الفجوة، حيث يمكن أن تأتي المصفوفة الضوضاء من أي توزيع مشترك مع اعتماد تعسفي عبر الإدخالات. | arxiv | arabic |
وبينما يسعى الباحثون إلى تقليص الفجوة بين الذكاء الآلي والإنسان من خلال تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، فمن الضروري أن ندرك الأهمية الحاسمة للثقة في العالم المفتوح، والتي أصبحت مُتواجدة في جميع جوانب الحياة اليومية للجميع. ومع ذلك، قد تخلق العديد من التحديات أزمة ثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية التي تحتاج إلى السك... | arxiv | arabic |
نحن تطوير أول خوارزمية تحسين بايسيونية، بلوسوم، التي تختار بين وظائف الاستحواذ البديلة متعددة وتحسين المحلي التقليدي في كل خطوة. هذا يجمع مع حالة توقف جديدة على أساس الندم المتوقع. | arxiv | arabic |
نقدم نموذجًا قائمًا على شبكة عصبية للديناميكيات غير الخطية في الوقت المستمر يمكن أن يفرض تحيزات استنادا إلى معدلات التدهور و/أو الترددات. التحيزات الاستنادا إلى التدهور مفيدة لتدريب الشبكات العصبية خاصة عندما تكون بيانات التدريب صغيرة. | arxiv | arabic |
نحن ندرس تحديد موقع مجموعة من القمم المفعمة في الرسم البياني، من قياسات الضغط المصممة تكييفيا. نحن نقدم تقسيم هرمي للخط الذي يجمع القمم المفعمة إلى عدد قليل من القسمات، بحيث يمكن لإجراء استشعار من أعلى إلى أسفل تحديد هذه القسمات، وبالتالي التفعيلات، باستخدام القليل من القياسات. | arxiv | arabic |
إن فهم نوع التفاعل المثبط يلعب دوراً هاماً في تصميم الأدوية. لذلك، يثير اهتمام الباحثين بمعرفة ما إذا كان للدواء تفاعل تنافسي أو غير تنافسي مع أهداف بروتين معينة. | arxiv | arabic |
استخدمنا شبكات عصبية مغلقة (CNNs) لتحديد مستويات النوم تلقائيًا بناءً على التصوير الكهربائي للذهان (EEG) لتحقيق تعلّم المرشحات الخاصة بالمهمة للتصنيف دون استخدام معرفة المجال السابقة. استخدمنا مجموعة بيانات متاحة علناً من 20 شابًا صحيًا للبحث وتطبيق التحقق المتقاطع بمقدار 20 مرة. | arxiv | arabic |
نحن نتناول مشكلة عملية منتشرة في حملات التسويق الحديثة، حيث يحاول وكيل مركزي تعلم سياسة لتخصيص الحوافز المالية الاستراتيجية للعملاء ويتابع فقط ردود الفعل المتمردة. على عكس إطار تحسين السياسات التقليدية، نأخذ في الاعتبار بنية المكافأة الإضافية والقيود الميزانية المشتركة في هذا الإطار، ونطور طريقة جديدة في خطوتين لحل هذه... | arxiv | arabic |
في الآونة الأخيرة ، جذبت مهمة توليد الصور الكثير من الاهتمام. على وجه الخصوص ، أدت النجاحات التجريبية الأخيرة لطرق ماركوف سلسلة مونت كارلو (MCMC) من ديناميكس لانجفين إلى عدد من التقدم النظري ؛ على الرغم من ذلك ، لا تزال هناك العديد من المشاكل المظلمة. | arxiv | arabic |
وتشكل البيانات الفردية التي تم جمعها خلال متابعة المرضى معلومات حاسمة لتقييم خطر الحدث السريري، وفي نهاية المطاف لتكييف الاستراتيجية العلاجية. تم اقتراح نماذج مشتركة ونماذج قياسية لحساب التنبؤات الديناميكية الفردية من التدابير المتكررة إلى علامة واحدة أو اثنتين. | arxiv | arabic |
إن تكييف نماذج ذات دقة تنبؤية عالية تتضمن جميع الميزات ذات الصلة ولكن لا توجد لها أهمية أو إضافية هي مهمة صعبة على مجموعات بيانات ذات ميزات مماثلة (مثل الميزات ذات ارتباط كبير). نقترح نهجًا لتنسيق المعايير العالية للنموذج التنبؤي بطريقة متعددة المعايير فيما يتعلق بدقة التنبؤ واستقرار اختيار الميزات. | arxiv | arabic |
يقدم هذا الورق طريقة جديدة لحل مشكلة جمع الترتيب المعروفة من المقارنات المزدوجة باستخدام طريقة استكمال المصفوفات منخفضة الترتيب. يتم تحويل البيانات الجزئية والضوضوحية للمقارنات المزدوجة إلى شكل مصفوفة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم وصفًا كاملًا لتكامل منحنى التنظيم من قاعدة تعلّم معدّلة من اثنين من أجزاء الرمز الحد الأدنى لفترة التصفية (MDL) للتصنيف الثنائي، استناداً إلى لغة تعسفيّة سابقة أو وصف. وقد أثبت غرنوالد ولانغفورد [2004] في وقت سابق عدم وجود استناداة غير متوافقة، من منظور PAC (أسوأ حالة متفرّق) غير معقول، لقاعدة MDL مع پیرامتر ع... | arxiv | arabic |
تعد أساليب بايسيون بإصلاح العديد من عيوب التعلم العميق، لكنها غير عملية ونادرة ما تتطابق مع أداء الأساليب القياسية، ناهيك عن تحسينها. في هذه الورقة، نظهر التدريب العملي للشبكات العميقة مع الاستنتاج التغيري الطبيعي. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعتبر \emph{حجم الحد الأدنى} (VolMin) القائمة على عامل المصفوفات المهيكلة (SMF). VolMin هو معيار عامل الذي يفكك ماتريسكة البيانات المحددة إلى ماتريسكة أساسية × ماتريسكة معدل المعدل المهيكلة عن طريق العثور على الحد الأدنى من حجم البيانات المجمعة التي تحيط جميع الأعمدة من ماتريسكة البيانات. | arxiv | arabic |
قياس التباين بين توزيعين أمر ضروري في التعلم الآلي والإحصاءات ويتميز بتطبيقات مختلفة بما في ذلك التصنيف الثنائي ، وكشف نقاط التغيير ، واختبار عينتين. علاوة على ذلك ، في عصر البيانات الكبيرة ، يصبح تصميم مقياس التباين الذي يمكن تفسيره ويمكن التعامل مع البيانات العالية الأبعاد والمعقدة أمرًا مهمًا للغاية. | arxiv | arabic |
نقدم نهجاً بديلاً لتفكيك العجلات غير السلبية، يسمى التقريب متعدد الجسم. تفترض أساليب التفكيك التقليدية انخفاض درجة في التمثيل، مما يؤدي إلى صعوبات في التحسين العالمي واختيار رتبة الهدف. | arxiv | arabic |
نقدم نتيجة نظرية الممثلي لمجموعة كبيرة من مشاكل الصيغ الضعيفة. نقدم أمثلة على تطبيقات صيغتنا في التعلم الآلي التقليدي والطرق العددية وكذلك في التقنيات الجديدة والناشئة. | arxiv | arabic |
في الآونة الأخيرة، تم اقتراح العديد من طرق التعلم ذاتية الإشراف لإعادة بناء الصور التي يمكن أن تتعلم من البيانات الضوضاء وحدها، وتتجاوز الحاجة إلى إشارات الحقيقة الأساسية. معظم الطرق الحالية تتجمّع حول فئتين: | arxiv | arabic |
نحن نقدم مساهمات رئيسية في نظرية PAC-Bayesian للتكيف مع النطاقات حيث يكون الهدف هو تعلم، من توزيع المصدر، صوت الأغلبية ذات الأداء الجيد على توزيع هدف مختلف، ولكن مرتبط. أولا، نقترح تحسين النهج السابق الذي اقترحناه في Germain et al. (2013), والذي يعتمد على تقسيم مزيف جديد على أساس متوسط الخلافات، مما يسمح لنا باستخلص تك... | arxiv | arabic |
إن نظام سينكورن ، وهو تغير من مسافة واسستين مع تنظيم الانتروبي ، هو أداة شائعة بشكل متزايد في التعلم الآلي والإستدلال الإحصائي. ومع ذلك ، فإن متطلبات الوقت والذاكرة المتعلقة بالخوارزميات القياسية لحساب هذه المسافة تنمو مربعًا مع حجم البيانات ، مما يجعلها مكلفة للغاية على مجموعات بيانات ضخمة. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعتبر تقدير المعلمات لنماذج الفضاء غير الخطية، وهو مشكلة مهمة ولكنها تحدي. نحن نتعامل مع هذا التحدي من خلال استخدام نهج الاستنتاج المتغير (VI) ، وهو طريقة مبدئية لها صلات عميقة بتقدير الحظ القصوى. | arxiv | arabic |
العديد من أساليب معالجة الإشارات وتعلم الآلة تشارك في الأساس نفس النموذج الخطي في المعلم ، مع العديد من المعلمات المتاحة مثل العينات في الآلات القائمة على الأساس النووي. تقريب القليل ضروري في العديد من التخصصات ، مع ظهور تحديات جديدة في التعلم عبر الإنترنت مع الألواح. | arxiv | arabic |
ظهر نواة التنجنت العصبية (NTK) كأداة قوية لتوفير ضمانات التذكر والتحسين والتعميم في الشبكات العصبية العميقة. درس خط عمل طيف NTK للشبكات ذات الطبقتين والعميقة مع طبقة على الأقل مع $\Omega(N) $ الخلايا العصبية ، $N$ هو عدد عينات التدريب. | arxiv | arabic |
في هذه الدراسة، نقترح طريقة تعليمية تلقائية لانتخاب المتغيرات القائمة على لاسو في سياق علم الأوبئة. أحد أهداف هذا النهج هو التغلب على المعالجة السابقة لخبراء الطب والإبيدemiology على البيانات المجمعة. | arxiv | arabic |
في التعلم المتعدد الأهداف (MOL) ، يجب حل العديد من مهام التنبؤ المتنافسة المحتملة بشكل مشترك بواسطة نموذج واحد. لتحقيق تعادلات جيدة قد تتطلب نموذج من فئة $\mathcal{G}$ مع قدرة أكبر مما هو ضروري لحل المهام الفردية. | arxiv | arabic |
تركز نهج التعلم المتعدد الحالي على تعلم التمثيلات الوظيفية للعلاقات بين المتغيرات، أي على تقدير التوقعات المشروطة في التراجع. ومع ذلك، في العديد من التطبيقات، نواجه توزيعات مشروطة لا يمكن تلخيصها بشكل معنى باستخدام التوقعات فقط (بسبب عدة طرق، على سبيل المثال). | arxiv | arabic |
من المعروف أن استنتاج بايزي يوفر إطارًا عامًا لادمج المعرفة السابقة أو الخصائص المحددة في نماذج التعلم الآلي من خلال اختيار التوزيع السابق بعناية. في هذا العمل، نقترح نوعًا جديدًا من التوزيعات السابقة للشبكات العصبية الملتوية ، والتي تستغل النماذج التوليدية لتشجيع هيكل محدد من المرشحات الملتوية المدربة مثل التواصلات ال... | arxiv | arabic |
نقترح خوارزمية لاسو الموزعة $k$-معدل ($LW$-$k$-معدل) كإجراء تجميع نادر بسيط ولكنه فعال لإجراءات التجميع النادر للبيانات العالية الأبعاد حيث يمكن أن يكون عدد الميزات ($p$) أكبر بكثير مقارنة بعدد الملاحظات ($n$). في خوارزمية $LW$-$k$-معدل، نقوم بإدخال مصطلح عقوبة على أساس لاسو، مباشرة على أوزان الميزات لتشمل اختيار الميز... | arxiv | arabic |
نقترح نموذجًا مولدًا جديدًا ضمن إطار التعلم غير المعلمي البايسي (BNPL) لمعالجة بعض أوضاع الفشل الملحوظة في الشبكات المتنافسة التوليدية (GANs) والترميزات التلقائية المتغيرة (VAEs) - وهي ما يزيد من التكيف في حالة GAN والعينات الضوضاء في حالة VAE. سنثبت أن إطار BNPL يعزز استقرار التدريب ويوفر ضمانات للثبات والدقة عند دمج ... | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة تقدير العديد من المكونات الرئيسية باستخدام مقياس التحليل المتعدد المكونات الرئيسية والعملية (SFPCA) المقترح مؤخرًا. نقدم أولاً تمديد SFPCA الذي يقدر العديد من المكونات الرئيسية في وقت واحد باستخدام تقنيات تحسين متعددة لفرض قيود التكيف. | arxiv | arabic |
تقسم نماذج التقسيم الاستوكاستيكية مساحة متعددة الأبعاد إلى عدد من المناطق المستطيلة ، بحيث تظهر البيانات داخل كل منطقة أنواع معينة من التشابه. نظرا لطبيعة استراتيجية التقسيم الخاصة بهم ، قد تخلق نماذج التقسيم الحالية العديد من التقسيمات غير الضرورية في المناطق النادرة عند محاولة وصف البيانات في المناطق الكثيفة. | arxiv | arabic |
استنتاج التغير هو نهج قوي للإستنتاج الخلفي التقريبي. ومع ذلك، فإنه حساس للتبديل ويمكن أن يخضع لفقيرة المحلية. | arxiv | arabic |
تعد درجات أهمية الميزات أدوات متواجدة في كل مكان لفهم التنبؤات الخاصة بنماذج التعلم الآلي. ومع ذلك، تعاني العديد من طرق التخصيص الشعبية من عدم الاستقرار العالي بسبب العينات العشوائية. | arxiv | arabic |
وقد اكتسب فهم الديناميكيات المعقدة لسوق المقابلة عبر الإنترنت ذات الجانبين، حيث يتنافس وكلاء الجانب الطلب على مطابقة الجانب العرض (الأسلحة) ، اهتمامًا كبيرًا في الآونة الأخيرة. لهذا الغرض، في هذه الورقة، نقدم إطار سوق المقابلة ذات الجانب الثنائي اللامركزي في بيئات غير ثابتة (ديناميكية). | arxiv | arabic |
التقدم الأخير في إنتاج البيانات الاصطناعية التي تسمح بإضافة طرق مبدئية لحماية الخصوصية - مثل الخصوصية المختلفة - هي خطوة حاسمة في مشاركة المعلومات الإحصائية بطريقة تحميرية الخصوصية. ولكن في حين كان التركيز على ضمانات الخصوصية، فإن البيانات الاصطناعية الخاصة الناتجة مفيدة فقط إذا ما كانت لا تزال تحمل المعلومات الإحصائية... | arxiv | arabic |
تم تصميم وتكشف معمارات شبكات الأعصاب العميقة تقليديًا مع خبرة بشرية في عملية طويلة الأمد من المحاكمة والخطأ. يتطلب هذه العملية قدرًا كبيرًا من الوقت والخبرة والموارد. | arxiv | arabic |
ندرس مشاكل التصنيف الثنائي والمتعدد الفئات باستخدام فئات الفرضية من شبكات العصبية. بالنسبة لفئة فرضية معينة، نستخدم تقديرات تعقيدات رادماخير ونظريات التقريب المباشر للحصول على تقديرات خطأ مقدمة لمهام الخسارة المنظمة. | arxiv | arabic |
القناة السياقية هي نماذج قائمة لاتخاذ القرارات المتسلسلة تحت عدم اليقين في بيئات مع مكونات تتغير في الوقت. في هذا الإطار، تتكون المكافأة المتوقعة لكل ذراع القناة من المنتج الداخلي لمعلم مجهول مع متجه السياق لهذا الذراع. | arxiv | arabic |
فكر في المشكلة: بالنظر إلى زوج البيانات $(\mathbf{x}، \mathbf{y}) $ المستمدة من سكان مع $f_*(x) = \mathbf{E}[\mathbf{y}} \mathbf{x} = x]$، تحديد نموذج شبكة عصبية وتشغيل تدفق التراجع على الأوزان مع مرور الوقت حتى تصل إلى أي ثابتة. كيف تتعلق $f_t$، الوظيفة التي حوسبتها الشبكة العصبية في الوقت $t$، إلى $f_*$، من حيث التق... | arxiv | arabic |
تُنتج التجارب في الفيزياء الجسيمية كميات هائلة من البيانات التي يجب تحليلها وتفسيرها من قبل فرق من الفيزيائيين. هذا التحليل غالباً ما يكون استكشافياً، حيث لا يستطيع العلماء إدراج أنواع الإشارات المحتملة قبل إجراء التجربة. | arxiv | arabic |
هل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يضمن أن التحيزات الاجتماعية تزدهر؟ | arxiv | arabic |
نحن ندرس تعزيز تعلم الـ "تشات بوت" مع معمارات الشبكات العصبية المتكررة عندما تكون المكافآت ضجة ومكلفة للحصول عليها. على سبيل المثال، يمكن أن يتم تسجيل الـ "تشات بوت" المستخدم في دعم خدمة العملاء الآلية من قبل وكلاء ضمان الجودة، ولكن هذه العملية يمكن أن تكون مكلفة ومتطلبة وقت و ضوضوحة. | arxiv | arabic |
الهدف من هذه الورقة هو اقتراح تكييف خوارزمية الاستخدام المتكامل (ACI) المعروفة لتحقيق ضمانات التغطية المحدودة في العينات في التنبؤات المتعددة الخطوات في السلسلة الزمنية في الإعداد عبر الإنترنت. ACI يعدل بشكل ديناميكي مستويات الأهمية، ويأتي مع ضمانات العينات المحدودة على التغطية، حتى بالنسبة للبيانات غير المتبادلة. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقترح نهجا جديدا لمعالجة مشكلة رجعة الحالات المتعددة (MIR) ، هذه المشكلة تنشأ عندما تكون البيانات مجموعة من الحقائب، حيث يتم تصنيف كل حقيبة من حالات متعددة تتوافق مع نفس اللقب الفريد القيمة الحقيقية. | arxiv | arabic |
أحد القنوات الكلاسيكية للإحصاءات هو أن النماذج الكبيرة عرضة للإفراط في التكيف، وإجراءات اختيار النماذج ضرورية للبيانات العالية الأبعاد. ومع ذلك، فإن العديد من النماذج المفرطة المعايير، مثل الشبكات العصبية، تعمل بشكل جيد جدا في الممارسة العملية، على الرغم من أنها غالبا ما تدرب مع أساليب بسيطة عبر الإنترنت والتنظيم. | arxiv | arabic |
نقترح عينة قطعة دقيقة لعملية ديرشلت الهرمية (HDP) ونماذج الخليط المرتبطة بها (Teh et al., 2006). على الرغم من وجود خوارزميات MCMC الحالية للاستعراض من HDP ، فقد فقد فقدان عينة قطعة من الأدب. | arxiv | arabic |
اعتمدت تحسين التركيب والمعالجة للحصول على مواد تظهر خصائص مرغوب فيها تاريخيا على مزيج من الحدس العلمي والجربة والخطأ والحظ. نقترح منهجية يمكن تسريع هذه العملية من خلال تكييف نماذج مدفوعة بالبيانات إلى البيانات التجريبية كما يتم جمعها للإشارة إلى أي تجربة يجب القيام بها بعد ذلك. | arxiv | arabic |
منذ اكتشاف الجرافين، ظهرت كمية هائلة من المواد الثنائية الأبعاد (2D) ، ويمكن عادةً فهم خصائصها الإلكترونية بشكل جيد دون النظر في التواصل بين الإلكترونات. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.