text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
يمثل الحساب الفعال للجاكوبيان تحديًا أساسيًا في العلوم والهندسة الحاسبية. يمكن اعتبار برامج المحاكاة الرقمية الوحداتية على نطاق واسع على أنها تسلسلات من تقييمات البرامج الفرعية المتنفذة في حالةنا مع الجاكوبيانات العنصرية المقابلة. | arxiv | arabic |
تصنيف حركة المرور الدقيق والفعال أمر حيوي لإدارة الشبكات اللاسلكية ، خاصة في ظل الحملات المفيدة المشفرة وسلوك التطبيقات الديناميكي ، حيث أصبحت الأساليب التقليدية مثل تحديد الموانئ وتفتيش الحزم العميقة (DPI) غير كافية بشكل متزايد. يستكشف هذا العمل إمكانية استخدام بيانات القنوات المادية التي تم جمعها من واجهة الجو لشبكات... | arxiv | arabic |
يتم استخدام شبكات الأعصاب العميقة بنشاط في تصميم الأنظمة السيبرية الفيزيائية الذاتية (CPSs). ميزة هذه النماذج هي قدرتها على التعامل مع الفضاء الحالي الأبعادية والعلم من التمثيلات المثلى المزدوجة للفضاء الحالي التشغيلي. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، ندرس تعلم التمثيل لاتخاذ القرارات متعددة المهام في بيئات غير ثابتة. ندرس إطار القراصنة الخطية المتسلسلة، حيث يقوم العميل بإجراء سلسلة من المهام المنتجة من مجموعات متميزة مرتبطة بيئات مختلفة. | arxiv | arabic |
يؤكد التنوع في ملفات المرض والنهج العلاجي بين المستشفيات والمهنيين الصحيين على ضرورة استراتيجيات شخصية مركزة على المريض في الرعاية الصحية. إلى جانب ذلك، يمكن استخدام التشابهات في تطور المرض بين المرضى لتحسين نماذج التنبؤ في تحليل البقاء على قيد الحياة. | arxiv | arabic |
يُعد Mixup، الذي يخلق حالات تدريب اصطناعية عن طريق التقاطع خطياً لزوجات عينات عشوائية، تقنية تنظيم بسيطة ومفيدة لتعزيز أداء النماذج العميقة التي تم تدريبها مع SGD. في هذا العمل، نُبليغ عن ظاهرة لم تُلاحظ من قبل في تدريب Mixup: على عدد من مجموعات البيانات القياسية، يبدأ أداء النماذج المتدربة من Mixup في التدهور بعد تدري... | arxiv | arabic |
نظراً للدقة المحدودة للتصوير المغناطيسي الرنيني الرابع (MRI) في تحديد الديناميكا الدموية في أمراض القلب والأوعية الدموية ، والتحديات في الحصول على ظروف حدود التدفق المحددة للمريض ، والطبيعة المطلوبة من الناحية الحاسوبية والمتطلبة من الوقت من محاكاة حركتات السوائل الحاسوبية (CFD) ، من المهم استكشاف خوارزميات تسمية البيا... | arxiv | arabic |
تم تطبيق شبكات عميقة قائمة على الاهتمام بنجاح على البيانات النصية في مجال النمط النووي. ومع ذلك، فإن تطبيقها على تسلسلات البروتين يشكّل تحديات إضافية بسبب ضعف تعبير الكلمات البروتينية، على عكس الكلمات النصية البسيطة. | arxiv | arabic |
تقدم الورقة Imbalance-XGBoost ، وهي حزمة Python التي تجمع بين برنامج XGBoost القوي مع الخسائر الموزعة والتركيزية لمعالجة مهام التصنيف غير الموازنة على العلامات الثنائية. على الرغم من أن البرنامج على نطاق صغير من حيث الحجم ، إلا أن الحزمة هي ، بحسب أفضل معارف المؤلفين ، الأولى من نوعها التي توفر تنفيذًا متكاملًا للانخفا... | arxiv | arabic |
يمكن أن يكون تعلم مكافحة الروبوتات من خلال تقليل تكلفة المقصودة الموضوعية للصندوق الأسود باستخدام تحسين بايزيان (BO) استغرافاً من الوقت والتحديات. غالبًا ما تكون بعض عمليات التشغيل تؤدي إلى سلوكيات فشل ، مما يؤدي إلى احتجاز التجارب المبكرة. | arxiv | arabic |
تقريباً جميع أساليب أحدث الأساليب للتدريب على نماذج التعلم الآلي المشرف عليها هي إصدارات من SGD المتميزة بمجموعة من الحيل الإضافية ، مثل الحزمة الصغيرة ، والزخم ، والحجم التكيفي. واحدة من الحيل التي تعمل بشكل جيد في الممارسة التي تستخدم كقاعدة افتراضية في جميع برامج التعلم الآلي المستخدمة على نطاق واسع هي {\em random r... | arxiv | arabic |
سكيت-لرن هو مكتبة تعلم الآلة شعبية بشكل متزايد. مكتوبة بالبيثون، تم تصميمها لتكون بسيطة وفعالة، ويمكن الوصول إليها من قبل غير الخبراء، ويمكن إعادة استخدامها في مختلف السياقات. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة التعلم المتوزع متعدد المهام مع التمثيل المشترك، حيث تهدف كل آلة إلى تعلم مهمة منفصلة، ولكن ذات صلة، في فرعية أقل بعدة مشتركة غير معروفة، أي عندما يكون لها المصفوفة التنبؤية رتبة منخفضة. ندرس إعداد حيث يتم التعامل مع كل مهمة من قبل آلة مختلفة، مع عينات للمهمة المتاحة محليا على الجهاز، ودراسة طرق موثرة للا... | arxiv | arabic |
منذ أن تمت إدخال التعلم المشترك (FL) كطريقة تعليمية لامركزية مع الحفاظ على الخصوصية، تظل التعددية الإحصائية للبيانات الموزعة العقبة الرئيسية لتحقيق أداء قوي وتقارب مستقر في تطبيقات FL. تم دراسة طرق التخصيص النموذجي للتغلب على هذه المشكلة. | arxiv | arabic |
يقدم هذا العمل أول دراسة نظرية حول قدرة شبكات الرسائل العصبية المترتبة على الرسوم البياني (gMPNNs) - مثل شبكات العصبية البياني (GNNs) - على أداء مهام التنبؤ بالربط الإندكتفي خارج التوزيع (OOD) ، حيث تكون أحجام الرسوم البياني التنفيذية (التجريبية) أكبر من الرسوم البياني التدريبية. نحن نثبت أولاً حدود غير غير غير مثبثية ... | arxiv | arabic |
يواصل المرضى بشكل منتظم التقييم أو العلاج في مرافق أخرى غير التي بدأت في، وتلقي دراسات التصوير السابقة كسي دي-روم وتطلب من الموظفين السريريين في المستشفى الجديد استيراد هذه الدراسات إلى قاعدة بياناتهم المحلية. ومع ذلك، بين مرافق مختلفة، قد تختلف معايير الاسميات، والمحتويات، أو حتى الإجراءات الطبية، وغالبا ما تتطلب تدخل... | arxiv | arabic |
في هذه الدراسة، استخدمنا تحليل إحصائي وأساليب التعلم الآلي لفحص ما إذا كانت تمارين الإعادة التأهيل يمكن أن تحسن القدرات الوظيفية للمرضى بعد الإصابة الدماغية، فضلا عن التنبؤ بتحسن القدرات الوظيفية. مجموعة بياناتنا هي تمارين إعادة التأهيل للمرضى والمعلومات الديموغرافية المسجلة في بيانات سجلات الصحة الإلكترونية غير المنظم... | arxiv | arabic |
نيكل التنجنت العصبي (NTK) هو الحد الواسع للشبكة للقنبلة التي تم تعريفها باستخدام شبكات العصبية عند البدء ، والتي يتم تضمينها هو تراجع خروج الشبكة فيما يتعلق بمعلماتها. نحن ندرس "بعد النيكل" ، الذي يتم تعريفه باستخدام نفس التضمين ، باستثناء بعد التدريب ، للشبكات العصبية ذات الهندسة المعيارية ، على مشاكل التصنيف ... | arxiv | arabic |
وقد حققت تحديد المواقع التلقائي للمراحل التشريحية خطوات كبيرة من خلال الاستفادة من أساليب التعلم العميق في السنوات الأخيرة. القدرة على تحديد عدم اليقين لهذه التنبؤات هي عنصر حيوي ضروري لاعتماد هذه الأساليب في الإعدادات السريرية، حيث من الضروري أن يتم اكتشاف التنبؤات الخطأ وتصحيحها. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة النقل المثلى بين تدابير الاحتمال عندما يتم فهم وظيفة التكلفة الأساسية لتلبية مبدأ أقل عمل ، المعروف أيضًا باسم تكلفة لاغرانجي. هذه التعميمات مفيدة عند ربط الملاحظات من نظام فيزيائي حيث تتأثر ديناميكية النقل بعملية النظام ، مثل العقبات (على سبيل المثال ، دمج وظائف الحواجز في لاغرانجي) ، ويسمح للممارسين بت... | arxiv | arabic |
التراجع العادي يتوقع علامات الأشياء التي تظهر ترتيبًا طبيعيًا ، وهو أمر مهم للعديد من المشاكل الإدارية مثل درجة الائتمان والتشخيص السريري. في هذه المشاكل ، فإن القدرة على تفسير كيفية تأثير الصفات على التنبؤ أمر حاسم للمستخدمين. | arxiv | arabic |
يعد رفع النموذج الجرافيكي تقنية فعالة لتوسيع نطاق النماذج الرسومية المعمومة إلى مجالات العلاقات من خلال استغلال التماثلات الأساسية. في الوقت نفسه ، تتوسع النماذج العصبية باستمرار من بيانات التنسور الشبكة إلى تمثيلات مهيكلة ، مثل الرسوم البيانية المخصوبة المختلفة وقواعد البيانات العلاقية. | arxiv | arabic |
في التعلم التمهيدي، يسيطر عامل الخصم $\gamma$ على آفاق التخطيط الفعلي للعميل. تقليدياً، اعتبر هذا المعلم جزءًا من MDP؛ ومع ذلك، حيث أن خوارزميات التعلم العميق للتعزيز تميل إلى أن تصبح غير مستقرة عندما يكون آفاق التخطيط الفعلي طويلًا، فإن الأعمال الأخيرة تشير إلى $\gamma$ كمعيار فائق - وبالتالي تغيير MDP الأساسي وتقود ا... | arxiv | arabic |
إن الكشف في الوقت المناسب عن تفشي الأمراض من خلال إشارات الإنذار المبكر الموثوق بها (EWS) أمر لا غنى عنه للاستراتيجيات الفعالة للتخفيف من انتشار المرض في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن الديناميكيات المعقدة لنشر الأمراض في العالم الحقيقي، التي غالبا ما تتأثر بمصادر مختلفة من الضوضاء والبيانات المحدودة في المراحل المبكرة م... | arxiv | arabic |
وللعمل التنبؤات الطاقة له دور حيوي في أنظمة الشبكة الذكية (SG) التي تنطوي على تطبيقات مختلفة مثل إدارة جانب الطلب، وفقدان الحمل، وإرسال الأمثل. إدارة التنبؤات الفعالة مع ضمان أقل خطأ في التنبؤ هو أحد التحديات الرئيسية التي تعرض لها الشبكة اليوم، بالنظر إلى عدم اليقين والجزيئة في بيانات SG. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض إطار جديد للتعلم القوي (RL) ، يسمى التعلم القي الحافظ الموجز بالمكافأة (RG-CQL) ، لتعزيز التنسيق بين التجمع بين الركوب والنقل العام داخل شبكة النقل المتعددة الطرق. ونحن نموذج كل مركبة التجمع على الركوب كوكيل يحكمها عملية قرار ماركوف (MDP) ونقترح تدريبًا خارجيًا وإطار RL على الإنترنت للتحسين الدقيق للتعل... | arxiv | arabic |
تحليل موثوقية الحقل العشوائي مونتي كارلو (MC) هو طريقة استوكاستية قوية لتحديد احتمالية الفشل. هذا الطريقة، ومع ذلك، تتطلب عددًا كبيرًا من المحاكاة الرقمية التي تتطلب تكاليف حوسبة عالية. | arxiv | arabic |
في الآونة الأخيرة، تم استخدام الشبكات العصبية الملتوية (CNNs) كأداة قوية لحل العديد من مشاكل التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر. في هذه الورقة، نعتزم توفير نظرة بصرية على خصائص الشبكات العصبية الملتوية، فضلا عن طريقة عامة لتحسين أداء العديد من معماري CNN. | arxiv | arabic |
نحن ندرس تصميم خوارزميات فعالة من الناحية الحوسبة مع ضمانات يمكن إثباتها ، والتي هي قوية ضد اضطرابات (وقت الاختبار). في حين كان هناك انتشار من العمل الأخير على هذا الموضوع بسبب صلاتها إلى اختبار وقت قوة الشبكات العميقة ، هناك فهم نظري محدود لعدد من الأسئلة الأساسية مثل | arxiv | arabic |
نمذجة سلسلة زمنية متعددة المتغيرات هي مشكلة راسخة مع مجموعة واسعة من التطبيقات من الرعاية الصحية إلى الأسواق المالية. النماذج الفضائية الحكومية التقليدية (SSM) هي نهج كلاسيكي لنمذجة سلسلة زمنية واحدة بسبب بساطتها وقويتها التعبيرية لتمثيل الاعتمادات الخطية. | arxiv | arabic |
نقترح إطارًا بسيطًا وقويًا ومرنًا للتعلم الآلي ل (i) تقليل مساحة البحث عن المتغيرات الصعبة من الناحية الحاسوبية لعدة مشاكل مجموعة فرعية و | arxiv | arabic |
أحد التحديات الحاسمة في تطبيقات التعلم الآلي هو الحصول على توقعات عادلة. هناك العديد من الأمثلة الأخيرة في مختلف المجالات التي تظهر بشكل مقنع أن الخوارزميات المدربة بمجموعات بيانات متحيزة يمكن أن تؤدي بسهولة إلى استنتاجات خاطئة أو تمييزية. | arxiv | arabic |
تواجه التحسين الحديث تحديًا أساسيًا: لا توفر الطرق القائمة على التراجع المحلية معلومات عالمية حول المشهد المستهدف للعمل $L$ ، مما يؤدي غالبًا إلى التقارب الخفضة المثلى والحساسية تجاه البدء. نحن نقدم إطارًا جديدًا للتحسين الذي يستخدم نظرية الظهور من التحليل المعقد لاستخراج المعلومات الهيكلية العالمية من سلسلات غير المثا... | arxiv | arabic |
تحلل هذه الورقة مشكلة إعطاء ميزات مفقودة لمهام تعلم الرسوم البيانية. وقد حل العديد من الطرق في السابق مهام تعلم على الرسوم البيانية التي تفتقر إلى ميزات. | arxiv | arabic |
يستخدم التعلم شبه المشرف (SSL) بفعالية لمعظم مشاكل التصنيف ، بفضل قدرته على استخدام بيانات غير ملصقة. الافتراض الرئيسي لخوارزميات SSL المختلفة هو أن النقاط القريبة على مجموعة البيانات من المرجح أن تشارك علامة. | arxiv | arabic |
نحن ندرس القضايا السياقية في وجود قيود مرحلية عندما يجب أن تتميز القيود مع احتمال كبير وفي التوقعات. نبدأ من الحالة الخطية حيث تكون كل من وظيفة الجائزة والقيود المرحلية (ظيفة التكلفة) خطية. | arxiv | arabic |
وتظهر هذه الورقة تنفيذ التعلم التمهيدي (RL) في برنامج محاكاة الأوراق التدفقية التجارية (أسبن بلس V12) لتصميم وتحسين تسلسل التطهير. كان الهدف من وكيل SAC هو فصل مزيج هيدروكربون في مكوناته الفردية باستخدام التطهير. | arxiv | arabic |
يجب أن تستجيب الأنظمة المادية الإلكترونية، مثل الروبوتات المحمولة، بشكل ملائم لظروف العمل الديناميكية. يتطلب التشغيل الفعال لهذه الأنظمة أن يتم تنفيذ مهام الاستشعار والتحرك في الوقت المناسب. | arxiv | arabic |
كاتان هي لعبة لعبة استراتيجية لعبة اللوحة التي تحتوي على خصائص مثيرة للاهتمام ، بما في ذلك لعبة متعددة اللاعبين والمعلومات غير الكاملة والهيكل الفضائي المعقد (لعبة هيكساحونية حيث كل قمة و حافة و وجه لها خصائصها الخاصة والبطاقات لكل لاعب ، إلخ) ، فضاء عمل كبير (بما في ذلك التفاوض). لذلك ، من الصعب بناء وكلاء الذكاء الاص... | arxiv | arabic |
نقدم اقتراح cKAM ، مدينة متنافسة تنافسية من النواة ، التي تتضمن مخططًا دوريًا من الحجم الدوري للسماح بالتحكم في الاستكشاف والاستعراض. نحن نظهر أنه على توزيع ثنائي الحركة المصنعة ، فإن خوارزميات نوع مدينة متنافسة الحالية لن تتنافس مع التوزيع الحقيقي الخلفي. | arxiv | arabic |
يتم تدريب الشبكات العميقة عادةً مع وجود ملامح أكثر بكثير من حجم مجموعة بيانات التدريب. تشير الأدلة التجريبية الحديثة إلى أن ممارسة المبالغ في الملامح لا تفيد فقط تدريب النماذج الكبيرة، بل تساعد أيضًا - ربما على نحو غير بديهي - في بناء النماذج الخفيفة الوزن. | arxiv | arabic |
تطوير نظام النقل الذكي في الآونة الأخيرة يتطلب تطوير عوامل القيادة الذاتية: الوعي الذاتي. تهدف هذه الورقة إلى إدخال طريقة جديدة للكشف عن الاختلافات بناءً على معايير التفاعل المتقاطع الداخلي للسيارة. | arxiv | arabic |
نحن نتعامل مع قضية الصندوق الأسود للشبكات العصبية العميقة في إعدادات التعلم المعزز (RL) حيث يتعلم العاملون العصبيون نحو تعظيم مكاسب المكافأة بطريقة غير قابلة للسيطرة. هذا النهج التعلمي هو مخاطر عندما يتضمن البيئة التفاعلية مساحة مساحة من الحالة لأن من المستحيل تقريبا أن تنبأ جميع النتائج غير المرغوب فيها وتعاقبها بمكاف... | arxiv | arabic |
يسمح التعلم المشترك بتدريب نموذج عام من خلال أجهزة الحافة دون إرسال البيانات الخام إلى السحابة. وبالتالي، هذا النهج جذاب للتطبيقات الصحية الرقمية، حيث يتم الحصول على البيانات من خلال أجهزة الحافة والمتستخدمين يهتمون بالخصوصية. | arxiv | arabic |
وقد أتاح التقدم في النماذج التوليدية العميقة النموذج المشترك لترتيب وتكوين الأجسام المضادة، بالنظر إلى مجمع الأجسام المضادة للمضادة كسياق. ومع ذلك، فإن النهج الحالية لتحسين مناطق تحديد التكامل (CDRs) لتحسين خصائص التطور تعمل في مساحة البيانات الخام، مما يؤدي إلى تقييمات مكلفة بشكل مفرط بسبب عملية البحث غير فعالة. | arxiv | arabic |
تظهر مشكلة إيجاد المثالي باستخدام التقييمات الضوضاء لمهمة التكلفة السلسة في العديد من السياقات ، بما في ذلك الاقتصاد والأعمال والتجارة والطب وتصميم التجارب ونظرية البحث عن المواد الغذائية. نستخرج من E[ (x_t - x*) ^ 2 ] >= O(1/sqrt(t)) على معدل التقارب من تسلسل (x_0, x_1, >...) الذي يولد عن طريق عملية ردود فعل غير... | arxiv | arabic |
تهدف رجعة البقاء على قيد الحياة إلى التنبؤ بالوقت الذي سيحدث فيه حدث من الاهتمام ، عادةً الموت أو الفشل. يُقترح طريقة معينة بالكامل لتقدير وظيفة البقاء على قيد الحياة كمزيج من التوزيعات المعلمية الفردية في وجود الرقابة. | arxiv | arabic |
وقد أكدت التقدمات الأخيرة في تحديد نماذج اللغة الكبيرة مع تفضيلات الإنسان أهمية متزايدة لتحلية أفضل من N (BOND). ومع ذلك، فإن خوارزمية BOND التكرارية مكلفة للغاية في الممارسة بسبب عدم كفاءة العينات والحساب. | arxiv | arabic |
ندرس عدم التطابق بين نماذج التوصيات التعلم العميق والهندسة المعمارية المسطحة، والنموذج الموزع المشترك للتدريب وتوبولوجيا مركز البيانات الهرمية. لمعالجة عدم الكفاءة المرتبطة بها، نقترح التنمية المزدوجة متعددة البرج (DMT) ، وهي تقنية نمذجة تتكون من (1) تحويل البرج المحافظ على التدريب الهرمي (SPTT) ، وهو نموذج تدريب جديد ... | arxiv | arabic |
يسمح هجوم استنتاج العضوية (MIA) ضد نموذج التعلم الآلي للمهاجم بتحديد ما إذا كان سجل بيانات معين جزءًا من بيانات التدريب الخاصة بالموديل أم لا. في هذه الورقة ، نقدم دراسة متعمقة لظاهرة ضعف متباينة ضد MIA: معدل نجاح غير متساوٍ للمعايير ضد مختلف مجموعات فرعية للسكان. | arxiv | arabic |
وقد تلقت مسألة التعلم الكلي للتوزيعات الاحتمالية، وخاصة توزيعات الخليط الغاوسسي، اهتمامًا كبيرًا في الآلة والتعلم النظري. ومع ذلك، على الرغم من التقدم الكبير، ظلت المسألة العامة للتعلم الكلي لتوزيعات الخليط الغاوسسي مفتوحة. | arxiv | arabic |
يُعتبر الكشف عن أمثلة معادلة حالياً أحد أكبر التحديات في مجال التعلم العميق. الهجمات المعادلة، التي تنتج أمثلة معادلة، تزيد من احتمال التنبؤ بمجموعة هدف لموضوع بيانات معين. | arxiv | arabic |
تشكل التعرف على النشاط البشري (HAR) واحدة من أهم المهام للاستشعار المرتدي والحمول نظراً لتداعيه في مراقبة رفاهية الإنسان وصحة. مدفوعة بالقيود المتاحة للكواكب البيانية المعنونة في HAR، وخاصة عندما يتم استخدامها في التطبيقات المتعلقة بالرعاية الصحية، يستكشف هذا العمل تبني وتكيف SimCLR، وهي تقنية تعلم متناقضة للتمثيلات ال... | arxiv | arabic |
الصيغة القياسية للتعلم المعزز (RL) تأخذ في الاعتبار توقعات المكافأة التراكمية (المخصومة) ، وهذا يحد في التطبيقات التي لا تهتم فقط بالأداء المتوقع، ولكن أيضا توزيع الأداء. | arxiv | arabic |
تقدم هذه الورقة Deepchecks ، وهي مكتبة Python للتحقق الشامل من نماذج وتعلم الآلة والبيانات. هدفنا هو توفير مكتبة سهلة الاستخدام تتكون من العديد من التحققات المتعلقة بأنواع مختلفة من القضايا ، مثل أداء النموذج التنبؤي ، وحدة بيانات ، وعدم مطابقة توزيع البيانات ، وغيرها. | arxiv | arabic |
نقترح مقياسات تفسير جزئية (PIE) التي تعطي تنبؤًا لميزات فردية عبر نموذج تفسير ، في حين يتم إعطاء جزء صغير من تنبؤ PIE للتفاعل بين الميزات عبر نموذج مربع أسود ، بهدف تعزيز الأداء التنبؤي مع الحفاظ على التفسير. وبالتالي ، فإن النموذج التفسير يلتقط المساهمات الرئيسية للميزات ، وموديل مربع أسود يحاول تكمل الجزء التفسير عن ... | arxiv | arabic |
ترجمة أسئلة اللغة الطبيعية إلى استفسارات SQL ، المعروفة باسم النص إلى SQL ، هي مشكلة بحثية طويلة الأمد. يمكن أن يصبح التجميع الفعال من النص إلى SQL صعباً للغاية بسبب | arxiv | arabic |
تتفوق الشبكات العصبية العميقة (DNNs) في تعلم التجريدات المعقدة داخل تمثيلاتها الداخلية. ومع ذلك ، فإن المفاهيم التي يتعلمونها لا تزال غير واضحة ، وهي مشكلة تصبح حادة بشكل خاص عندما تتعلم النماذج بشكل غير مشروع ارتباطات زائفة. | arxiv | arabic |
نحن ندرس المعلمات منخفضة الرتبة من المصفوفات المصفوفة للصفوفات الوزن مع خصائص الطيفية المضمنة في سياق التعلم العميق. يؤدي الخصائص منخفضة الرتبة إلى كفاءة المعلمات ويسمح باستخدام اختصارات الحساب عند خرائط الحساب. | arxiv | arabic |
لمعالجة أوجه القصور في مجموعات البيانات في العالم الحقيقي ، تم تصميم خوارزميات تعليمية قوية للتغلب على فساد البيانات التعسفي والعشوائي. ومع ذلك ، قد تؤدي العمليات العملية لجمع البيانات إلى أنماط فساد البيانات التي يتم تحديدها إلى أقسام محددة من مجموعة البيانات التدريبية. | arxiv | arabic |
تقدير الميزة أمر حاسم لعدد من خوارزميات التعلم التعزيزية، حيث يؤثر بشكل مباشر على اختيار المسارات المستقبلية. في هذا العمل، نقترح عائلة من التقديرات القائمة على إحصائيات الترتيب على مجموعة المسارات، والتي تسمح للمرء بتحرك عملية التعلم مرنة، نحو أو ضد المخاطر. | arxiv | arabic |
نحن نقدم PLONQ، وهي مخطط ضغط الصورة العصبية التقدمية التي تدفع حدود ضغط معدل البيت المتغير من خلال السماح بتشفير قابلة للتكامل من الجودة مع تدفق واحد. على عكس الحلول القائمة المتعلمة المتغيرة لتدفق البيت المتفردة التي تنتج تدفقات بيت منفصلة لكل نوعية، فإنه يسمح بتحكم معدل أسهل ويطلب تخزين أقل. | arxiv | arabic |
نأخذ في الاعتبار مشكلة تصنيف النص المتعدد اللوائح (XMC) الشديدة: مع إعطاء نص إدخال، أعيد الملصقات الأكثر أهمية من مجموعة كبيرة من اللوائح. على سبيل المثال، يمكن أن يكون النص الإدخال وصف المنتج على <a href="http://Amazon.com" rel="external noopener nofollow" class="link-external link-http">هذه URL http</a> والملصقات يمك... | arxiv | arabic |
تقدم الروبوتات والأتمتة تسريعًا هائلًا لحل المشاكل العلمية المتعددة المتغيرات وغير المفروضة مثل اكتشاف المواد ، ولكن يمكن أن تكون مساحات البحث المتاحة كبيرة بشكل مدهش. ظهر التحسين البايسي (BO) كجهاز تحسين فعال للنموذج ، ويزدهر في المهام التي لا يعرف فيها شكل تحليلي للعمل المستهدف / الملكية. | arxiv | arabic |
نحن نصمم إطارًا عامًا للإجابة على استفسارات إحصائية تكييفية تركز على توفير فترات ثقة صريحة جنبا إلى جنب مع تقديرات النقاط. كان العمل السابق في هذا المجال يركز إما على توفير فترات ثقة صارمة للتحليلات المحددة، أو توفير حدود عامة للأسوأ الحالات لتقديرات النقاط. | arxiv | arabic |
تجاه مشكلة التصنيف النقطي المراقب الصعبة ، تم إجراء دراسات واسعة النطاق. كجهة حدودية ، أثارت شبكات العصبية الرسمية اهتمامًا كبيرًا في الآونة الأخيرة ، والتي تحديث تمثيل كل عقدة عن طريق جمع معلومات من جيرانها. | arxiv | arabic |
في مجال القانون من المهم التمييز بين الكلمات بشكل عام ، وبعد ذلك ربط حدوث الكيانات نفسها. يطلق على موضوع حل هذه التحديات اسم ربط الكيانات. | arxiv | arabic |
تواجه لينكدين ، واحدة من أكبر منصات العالم للتواصل المهني والبحث عن وظيفة ، العديد من التحديات في بناء أنظمة توصيات لمنتجها الملائم بالوظيفة ، بما في ذلك البدء البارد ، فقاعات الفلتر ، والتحيزات التي تؤثر على تطابق المرشحين بالوظيفة. لمعالجة هذه ، قمنا بتطوير نظام STAR (التكامل الإشاراتي للمواهب والموظفين) ، باستخدام ا... | arxiv | arabic |
تستند خوارزميات التدريب الحديثة لنماذج التعلم العميق إلى انخفاض التدرج الاستوتشستيكي (SGD). تم استكشاف العديد من الاختلافات في الآونة الأخيرة: معايير تحرّك للحصول على دقة أفضل (مثل في إكتراغريدينت) ، والحد من تحديثات SGD إلى مجموعة فرعية من المعايير لزيادة الكفاءة (مثل meProp) أو مزيج من الاثنين (مثل Dropout). | arxiv | arabic |
في مجال علم البيانات ، تعد المهام التنبؤية للتصنيف والتكسير والحساب من القيم المفقودة تحديات مرتبطة بشكل شائع بالبيانات الجدولية. يسعى هذا البحث إلى تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لمعالجة هذه المهام التنبؤية. | arxiv | arabic |
فهم وتشكيل سلوك نماذج اللغة الكبيرة (LLM) أمر مهم بشكل متزايد مع تصبح التطبيقات أكثر قوة وتتكرر اعتمادها. | arxiv | arabic |
التدخل، وهو مفهوم رئيسي في الاستنتاج السببي، يوسع عملية نمذجة الجائزة من خلال حساب تأثير إجراءات وحدة واحدة على مكافآت الآخرين. في إعدادات القاتل السياقية (CB) ، حيث توجد عدة وحدة في نفس الجولة ، يمكن أن يؤثر التدخل المحتمل بشكل كبير على تقدير المكافآت المتوقعة للأسلحة المختلفة ، مما يؤثر على عملية صنع القرار. | arxiv | arabic |
تتلقى شبكات المشغل العميق (DeepONets) اهتمامًا متزايدًا بفضل قدرتها المثبتة على تقريب المشغلين غير الخطويين بين مساحات بناك ذات الأبعاد المتناسية. ومع ذلك ، على الرغم من وعودهم المبكرة الملحوظة ، فإنها تتطلب عادةً مجموعات بيانات تدريبية كبيرة تتكون من ملاحظات مدخلة خروجي مزدوجة قد تكون مكلفة للحصول عليها ، في حين أن تو... | arxiv | arabic |
شبكات العصبية لها هيكلات معقدة، وبالتالي من الصعب فهم عملها الداخلي وضمان صحته. لفهم وتحليل أشكال الشبكات العصبية المتحركة (CNNs) نقدم تقنيات لاختبار قنوات CNNs. | arxiv | arabic |
القدرة على توليد تسلسلات اللغة الطبيعية من مقتطفات الشفرة المصدرية لها مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل تلخيص الشفرة والوثائق والاسترداد. تمت اعتماد نماذج تسلسل إلى تسلسل (sequence-to-sequence) ، التي تم تبنيها من ترجمة الآلة العصبية (NMT) ، لتحقيق أحدث أداء في هذه المهام من خلال معاملة الشفرة المصدرية على أنها تسلسل من ... | arxiv | arabic |
وتقدم هذه الورقة نهجا جديدا لتدريب الشبكات العصبية مع ضمانات السلامة الرسمية باستخدام البرمجة شبه المحددة (SDP) للتحقق. يركز طريقةنا على التحقق من السلامة على مناطق المدخلات الكبيرة والمتعددة عالياً، معالجة القيود المتاحة للتقنيات القائمة التي تركز على حدود الصمود المتضاد. | arxiv | arabic |
نموذج جودة التجربة (QoE) أمر حاسم لتحسين خدمات بث الفيديو لتسجيل العلاقات المعقدة بين الميزات المختلفة وتجربة المستخدم. نقترح نهجا جديدا لنموذج بث القوة في تطبيقات بث الفيديو باستخدام تقنيات التعلم الآلي (ML) المُتفسّر على بيانات سلسلة الزمن الخام. | arxiv | arabic |
في السنوات الأخيرة أصبح من الممكن جمع بيانات GPS من السائقين وإدماج هذه البيانات في أسعار تأمين السيارات للسائق. يتم جمع هذه البيانات باستمرار ومعالجة كل ليلة في بيانات متطابقة تتكون من ملخصات الأميال والزمان لكل رحلة منفصلة تم اتخاذها ، ومجموعة من درجات السلوكية التي تصف صفات الرحلة (على سبيل المثال ، تعب السائق أو إل... | arxiv | arabic |
نحن نقوم بتحليل خوارزمية التعلم عبر الإنترنت التي تجمع بشكل ملائم نتائج خوارزميات مؤلفة (أو الخبراء) تعمل على نحو متوازي لنموذج إشارة مطلوبة مجهولة. يظهر أن خوارزمية التعلم عبر الإنترنت هذه تحقق (وأفوق في بعض الحالات) أداء الخطأ المتوسط المربع (MSE) لأفضل خوارزمية مؤلفة في الخليط في حالة ثابتة. | arxiv | arabic |
في التعلم النموذجي غير التواصل للخطة وفي التعلم التدريبي غير التواصل، تعيق مجموعة البيانات المحدودة تقدير وظيفة القيمة لعملية القرار ماركوف النسبية (MDP). وبالتالي، فإن أداء السياسة المكتسبة في العالم الحقيقي محدود وربما مخاطر، خاصة عندما يؤدي نشر سياسة خاطئة إلى عواقب كارثية. | arxiv | arabic |
يُشير التسلسل المحلي إلى اتجاه أدنى المنحدر في حي صغير. غالباً ما يقع المحفز الذي يتوجّه من التسلسل المحلي في المحافظ المحلية عندما يكون المشهد الخساري متعدد الحركات. | arxiv | arabic |
ظهرت خصوصية البيانات كمشكلة مهمة حيث كان التعلم العميق القائم على البيانات جزءًا أساسيًا من نظم التعلم الآلي الحديثة. على سبيل المثال ، قد يكون هناك خطر محتمل على خصوصية أنظمة التعلم الآلي من خلال هجوم العكس النموذجي ، والذي يهدف إلى إعادة بناء بيانات المدخلات من التمثيل الخاطئ للشبكات العميقة. | arxiv | arabic |
ك-ميدان هو واحد من أكثر نماذج التجميع استخداما في الممارسة العملية. نظرا لمشكلة عزل البيانات والمتطلبات من أداء نموذج مرتفع، كيفية بناء K-ميدان عملية وأمانية مشتركة للطرفين أصبح موضوعا هاما لعدة تطبيقات في الصناعة. | arxiv | arabic |
حققت التعلم الممثل نجاحًا كبيرًا في حل مشاكل اتخاذ القرارات المتسلسلة المعقدة. ومع ذلك، فإن أساليب التعلم الممثل الحالية تفترض بشكل رئيسي أن بيئة سياسات التعلم هي نفس البيئة التي تجمع مجموعات بيانات الخبراء. | arxiv | arabic |
التخميس الاحتياطي هو عملية تحديد مجموعة من جزيئات المفاعل التي يمكن أن تتفاعل لتشكيل منتج مطلوب. أساليب التخميس الاحتياطي القائمة على النموذج النصف، التي تحاكي المنطق العكسي لردود التخميس، تتوقع أولاً مراكز التفاعل في المنتجات، ثم تكمل التخميسات الناتجة مرة أخرى إلى المفاعلات. | arxiv | arabic |
نظرا لتدفق من الإدخالات في إعداد البيانات متعددة الجوانب، أي الإدخالات ذات الأبعاد المتعددة، كيف يمكننا اكتشاف الأنشطة الخفيفة بطريقة غير مرئية؟ على سبيل المثال، في إعداد الكشف عن الاختراق، يسعى العمل الحالي إلى اكتشاف الأحداث الخفيفة أو الحوافز في تدفقات الرسوم البيانية الديناميكية، ولكن هذا لا يسمح لنا باعتبار صفات إ... | arxiv | arabic |
وقد ثبت أن شبكات العصبية الرسمية (GNNs) حساسة بطبيعتها لمشاكل التسلس والإزالة الزائدة. هذه المشاكل تمنع قدرة GNNs على نمذجة تفاعلات الرسمية المعقدة من خلال الحد من فعاليتها في أخذ المعلومات البعيدة في الاعتبار. | arxiv | arabic |
تم الإدعاء بأن التشغيل الزائد هو عقدة الزجاجة الرئيسية لشبكات العصبية الجرافية متعددة الطبقات (GNNs). وقد تمت دراسة تحليلات متعددة حول كيفية ولماذا يحدث التشغيل الزائد. | arxiv | arabic |
توفر النقل الأمثل أدوات فعالة لمقارنة وتخريط تدابير الاحتمال. نقدم اقتراحاً لاستفادة من مرونة الشبكات العصبية لتعلم خريطة نقل مثالية تقريبية. | arxiv | arabic |
في السنوات الأخيرة، تم تصميم العديد من تقنيات شرح التعلم الآلي (ML) باستخدام أفكار من نظرية الألعاب التعاونية. يعاني هؤلاء المفسحون نظرية الألعاب من تعقيدات عالية، مما يعيق حسابهم الدقيق في الإعدادات العملية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس صيغ التعلم الآلي لتركيب البرنامج التحريضي؛ أي، مع إعطاء أمثلة المدخلات والخروج، وتجمع رمز المصدر الذي يرسم المدخلات إلى الخروج المقابلة. مساهمتنا الرئيسية هي TerpreT، لغة محددة للمجال للتعبير عن مشاكل تركيب البرنامج. | arxiv | arabic |
وقد حققت نموذج التعلم القائم على النموذج، الذي يستخدم خوارزميات التخطيط ونماذج الشبكات العصبية، نتائج غير مسبوقة في تطبيقات متنوعة، مما أدى إلى ما يعرف الآن باسم التعلم القوي القوي. هذه العوامل معقدة للغاية وتشمل مكونات متعددة، عوامل يمكن أن تخلق تحديات للبحث. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نستكشف طريقة بديلة لتجميع معمارات الشبكات العصبية، مستوحاة من التقطيع السينابتي الاستوتيكي للدماغ. خلال حياة الشخص، العديد من معمارات العصبية المختلفة هي المسؤولة عن أداء المهام نفسها. | arxiv | arabic |
نعتبر مشكلة اكتشاف الفرقة الفرعية $H$ من مجموعة المحوّل $S_{n}$. على عكس الشبكات التقليدية $H$-غير متغيرات حيث يفترض أن $H$ معروفة، نقدم طريقة لاكتشاف الفرقة الفرعية الأساسية، نظراً لأنه يستوفي شروط معينة. | arxiv | arabic |
يمكن لنموذج التنسورات غير السلبية (NLFT) أن ينمثل بشكل جيد النموذج الزمني المخفي في بيانات جودة الخدمة غير السلبية (QoS) للتنبؤ بالأشياء غير المرئية بدقة عالية. ومع ذلك ، فإن النماذج NLFT الموجودة تستند إلى مسافة Euclidean ، والتي هي حالة خاصة فقط من التباين $\beta$. | arxiv | arabic |
غالباً ما تعاني أنظمة مشاركة الدراجات من سوء إدارة القدرة نتيجة لطلب متغير. ستستفيد هذه الأنظمة من نماذج للتنبؤ بالطلب من أجل ضبط عدد الدراجات المخزنة في كل محطة. | arxiv | arabic |
يمكن للبشر والحيوانات تعلم مهارات جديدة بعد ممارسة لعدة ساعات، في حين أن خوارزميات التعلم المعززة الحالية تتطلب كمية كبيرة من البيانات لتحقيق أداء جيد. تظهر النهج القائم على النموذج الأخير نتائج واعدة من خلال تقليل عدد التفاعلات اللازمة مع البيئة لتعلم السياسة المرغوب فيها. | arxiv | arabic |
نحن نقدم نهجاً شبه مقياسياً للتصنيف القائم على الجوار. نحن نبني على خوارزمية الأشجار الحددية التي اقترحت مؤخراً من قبل ماتي وزملاء. | arxiv | arabic |
تُستخدم تقنيات مدفوعة بالبيانات بشكل متزايد لتكمل النماذج المستندة إلى الفيزياء في علوم الحرائق. ومع ذلك، فإن عدم وجود مجموعات بيانات كبيرة بما فيه الكفاية يواصل تعيق تطبيق تقنيات تعلم الآلة معينة. | arxiv | arabic |
العديد من تطبيقات التعدين البيانات في العالم الحقيقي تحتاج إلى تكاليف مختلفة لأنواع مختلفة من أخطاء التصنيف وبالتالي تتطلب خوارزميات تصنيف حساسة للتكاليف. خوارزميات موجودة للتصنيف الحساس للتكاليف ناجحة من حيث تقليل التكلفة ، ولكن يمكن أن تؤدي إلى معدل خطأ مرتفع كالتفاوض. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.