text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
في السنوات الأخيرة، كان هناك اهتمام كبير بفهم أنماط استهلاك المستخدمين للمحتوى عبر الإنترنت. ولكن، فإن الطبيعة غير المنظمة والقيامية العالية والديناميكية لهذه البيانات تجعل استخرج رؤى قيمة صعبا. | arxiv | arabic |
تم الاعتراف بالبرق كأدوات حديثة لمعالجة البيانات الكرةية، نظرا لخصائصها المتميزة في تحديد المواقع في كل من المجالات الفضائية والتيرية. <br>تدرس هذه الورقة تطوير طرق النواة المرتبطة بنواة الإبرة لمشاكل التراجع غير المعلمية التي يتم تعريف متغيرات المتنبؤ بها على كرة. | arxiv | arabic |
نناقش مشكلة ضغط متعلقة، حيث الهدف هو تعلم مضغط من بيانات العالم الحقيقي التي تنتشر عبر العملاء وقد تكون متباينة إحصائيًا، ومع ذلك تشارك تمثيلًا أساسيًا مشتركًا. نقدم نموذج مصدر مُوزع يشمل كلا الخصائصين، ويقترح بطبيعته بنية مضغط تستخدم التحليل وتحويلات التوليد المشتركة بين العملاء. | arxiv | arabic |
تم تطبيق تحسين القوة التوزيعية (DRO) ، والذي يهدف إلى إيجاد قرار مثالي يقلل من أسوأ تكلفة الحالة على مجموعة غامضة من توزيع الاحتمالات ، على نطاق واسع في تطبيقات متنوعة ، مثل تحليل سلوك الشبكة وإدارة المخاطر ، وما إلى ذلك. ومع ذلك ، تواجه تقنيات DRO الحالية ثلاثة تحديات رئيسية: | arxiv | arabic |
المشكلة التي نتناولها هي: كيف يمكن للمستخدم استخدام نموذج تنبؤي يمتلكه طرف ثالث، دون أن يفسد المعلومات الخاصة. على سبيل المثال، قد يرغب المستشفى في استخدام خدمة سحابة للتنبؤ بمخاطر إعادة قبول المريض. | arxiv | arabic |
وقد جذب إدراج الشبكة المحافظة على القربة من النظام العالي اهتمامًا متزايدًا. على وجه الخصوص ، بسبب قابلية التكبير العالية ، تم تطوير إدراج الشبكة القائمة على المشي عشوائي أيضًا بشكل جيد ، والتي يمكن استكشاف أحياء النظام العالي بفعالية عبر المشي عشوائي متعدد المشي. | arxiv | arabic |
تصبح نماذج التعلم الآلي (ML) عرضة للهجمات على سرقة النماذج (MSA) عندما يتم نشرها كخدمة. في مثل هذه الهجمات ، يتم استفسار النموذج المنشط مرارا لبناء مجموعة بيانات معينة. | arxiv | arabic |
نحن نقوم بتحليل VeLO (المحسن المتعلم متعدد الأشكال) ، وهو أكبر محاولة على نطاق واسع لتدريب هدف عام. تم تدريب VeLO على آلاف المهام التعلم الآلي باستخدام أكثر من 4000 شهر TPU بهدف إنتاج محسن قادر على التعميم إلى المشاكل الجديدة مع عدم وجود مفاتيح فائقة، وتفوق على معايير الصناعة مثل آدم. | arxiv | arabic |
تهدف هذه الورقة إلى تقليل تعقيد الوقت للعودة المتجهة ذات الصلة متعددة الإخراجات من O(VM^3) إلى O(V^3+M^3), حيث V هو عدد الأبعاد المخرجة، و M هو عدد الوظائف الأساسية، و V<M. تظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة أكثر تنافسًا من الطريقة الحالية، فيما يتعلق بوقت الحساب. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، ندرس الدور الذي يمكن أن يلعبه التعلم الآلي في القيادة التعاونية. بالنظر إلى ارتفاع معدل الاتصال في المركبات الحديثة، وبنية التحتية للطرق، القيادة التعاونية هي خطوة أولى واعدة في القيادة الآلية. | arxiv | arabic |
نقدم نهجين مختلفين للتعلم المعلم في عدة نماذج الخليط في بعد واحد. يستخدم نهجنا الأول طرق تحليلية معقدة وينطبق على خليط غوسيان مع اختلاف مشترك، الخليط الثنائي مع احتمال النجاح المشترك، وخليط بويسون، من بين آخرين. | arxiv | arabic |
التعليم متعدد اللبنانات يعالج مشاكل التصنيف حيث يمكن تعيين كل مثال مع العديد من اللبنانات في وقت واحد. تركز نهج التعليم المتعدد اللبنانات التقليدية بشكل رئيسي على استغلال ارتباطات اللبنانات. | arxiv | arabic |
نعتمد نهجاً متعدداً من المشاهد لتحليل إعدادين لنقل المعرفة -- التعلم باستخدام المعلومات المفضلة (LUPI) والتحلية -- في إطار مشترك. في ظل افتراضات معقولة حول تعقيدات مساحات الفرضية، وإبداء التفاؤل بشأن الخسارة المتوقعة التي يمكن تحقيقها من قبل الطالب (في التحلية) ومحاسبة المعلم المتحول (في LUPI) ، نظهر أن التوافقات المثي... | arxiv | arabic |
عند التعامل مع الرسوم البيانية المتدفقة، تواجه نماذج تعلم تمثيل الرسوم البيانية الحالية مشكلة إنسياء كارثية، حيث يتم إعادة كتابة المعرفة المكتسبة سابقاً لهذه النماذج بسهولة عند التعلم مع الرسوم البيانية القادمة حديثاً. رداً على ذلك، يظهر التعلم المستمر للجراف (CGL) كنموذج جديد يسمح بالتعلم التمثيلي للجراف من الرسوم الب... | arxiv | arabic |
شبكات الأعصاب العميقة تستخدم على نطاق واسع وتظهر أداءً ممتازًا في العديد من المجالات. ومع ذلك ، فإنها عرضة للهجمات المعادية التي تعرض الشبكة للخطر في وقت الاستنتاج عن طريق تطبيق اضطرابات مصممة بشكل تفصيلي على البيانات المدخلة. | arxiv | arabic |
أصبحت جداول معقدة لمعدل التعلم جزءا لا يتجزأ من التعلم العميق. وجدنا تجربيا أن جداول معدل التعلم المحددة المشتركة تتدهور بعد ارتفاع معدل الوزن. | arxiv | arabic |
ك تكنولوجيا تعليم مُوزعة واعدة، يوفر التعلم المُجمع المُحدد على الهواء القائم على التجميع التناظري كفاءة عالية في الاتصالات وتوفير الخصوصية في ظل نموذج الحوسبة الحافة. عندما تقوم جميع أجهزة الحافة (العمال) بتحميل تحديثاتها المحلية في وقت واحد إلى خادم المعلم (PS) من خلال موارد التردد الزمني المشتركة المشتركة، يحصل PS ع... | arxiv | arabic |
يلعب الكشف عن الأنماط الدورية من الاهتمام داخل بيانات سلسلة الزمن الضوضاء دورًا حاسمًا في مختلف المهام ، تتراوح من مراقبة الصحة إلى تحليل السلوك. تقنيات التعلم الحالية غالباً ما تعتمد على علامات أو نسخ نظيفة من الإشارات لاكتشاف الدورية ، ويجب على أولئك الذين يستخدمون طرق التعلم ذاتية الإشراف بتطبيق التوسع المناسب ، وهو... | arxiv | arabic |
بالنسبة للمساعي العلمية المتعددة من الشائع قياس ظاهرة من الاهتمام بأكثر من طريقة واحدة. نحن نقوم بملاحظات للأشياء من عدة وجهات نظر مختلفة في الفضاء ، في نقاط مختلفة في الوقت. | arxiv | arabic |
يمثل مراقبة معدل ضربات القلب الجنين على المدى الطويل خلال فترة ما قبل الولادة، والتي أصبحت شعبية بشكل متزايد عن طريق مراقبة FHR الإلكترونية، نهجًا متزايدًا في مراقبة FHR. هذا النوع من المراقبة المستمرة، على عكس المراقبة القصيرة الأجل، يجمع فترة طويلة من بيانات القلب الجنين. | arxiv | arabic |
اكتسبت الهيبرغرافات اهتمامًا متزايدًا في مجتمع التعلم الآلي مؤخراً بسبب تفوقها على الرسوم البيانية في التقاط التفاعلات الفائقة بين الكيانات. في هذا العمل ، نقترح نهجاً جديداً لتقسيم الهيبرغرافات الموحدة k. | arxiv | arabic |
تسمح التقدمات الأخيرة في نماذج اللغة الكبيرة (LLM) التي تضم التفكير الصريح ، مثل OpenAI o3-mini ، DeepSeek-R1 ، و QWQ-32B ، للنماذج الأصغر لحل المهام المعقدة من خلال إنتاج خطوات التفكير المتوسطة قبل تقديم الإجابات. ومع ذلك ، يزيد هذا النهج بشكل كبير من تكاليف الحوسبة ، سواء من الناحية المالية أو البيئية. | arxiv | arabic |
المقاومة: أفالون هي لعبة استبعاد اجتماعي يمكن ملاحظتها جزئيا. هذا المجال من لعب لعبة الذكاء الاصطناعي غير متطور إلى حد ما. | arxiv | arabic |
تهدف عملية التعلم النقلية (TL) إلى نقل المعرفة المكتسبة في مشكلة واحدة، مشكلة المصدر، إلى مشكلة أخرى، مشكلة المستهدفة، دون التخلص من بناء النموذج المستهدف من أسفل إلى الأعلى. بسبب أهميتها، اكتسبت TL اهتمامًا كبيرًا في مجتمع التعلم الآلي حيث أنه يمهد الطريق لتصميم نماذج التعلم الذكية التي يمكن تكييفها بسهولة على العديد ... | arxiv | arabic |
نحن نصف مجال التحليل الرياضي الجديد للتعلم العميق. هذا المجال ظهر حول قائمة من الأسئلة البحثية التي لم تجيب في إطار العلم الكلاسيكي لنظرية التعلم. | arxiv | arabic |
بصمة الذاكرة هي أحد العوامل المحددة الرئيسية لتدريب شبكات عصبية كبيرة. في التنشر الخلفي، يحتاج المرء إلى تخزين المدخلات لكل عملية في الرسم البياني الحاسوبي. | arxiv | arabic |
تقدم النماذج الكبيرة للغة (LLM) التي تستخدم تحسين ترتيب الصفر (ZO) بديلاً فعالًا في الذاكرة للأساليب القائمة على التراجع ولكن تعاني من التقارب البطيء وتحسين غير المستقر بسبب التقديرات الضوضاء للترقية. هذه الورقة تعرض OAT-Rephrase ، وهي استراتيجية إعادة صياغة بيانات التدريب المعرفة بالتحسين التي تستفيد من LLM لإعادة صيا... | arxiv | arabic |
مع التطور السريع للاتصالات اللاسلكية وتكثيف تعقيدات مخططات التحكم الرقمي ، تكافح طرق التعرف على التحكم اليدوي التقليدية لاستخراج ميزات إشارة موثوقة وتلبية متطلبات الوقت الحقيقي في السيناريوهات الحديثة. مؤخراً ، تحسنت نهج التعرف على التحكم الآلي القائم على التعلم العميق دقة التصنيف بشكل كبير. | arxiv | arabic |
عند تطبيق استراتيجيات تجميعية للتنبؤ مع المشورة الخبيرة، يجب أن يكون معدل التعلم مُعدّلًا بشكل تكيّف. يُعقد اختيار الطبيعي لـ (squrt(التعقيد/الخسارة الحالية) تحليل مشتقات الأغلبية الموزعة بشكلٍ معقد. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة ندرس مشكلة تعلم من تفويضات مرضية التي قدمها \cite{1} للعثور على توزيع هو تقارب قريب لتوزيع موحد على تفويضات مرضية من وظيفة بولية منخفضة التعقيد $f$. في عمل لاحقا \cite{2} ندرس نفس المشكلة ولكن مع معرفة بعض التوزيع المستمر $D$ والهدف هو تقدير $D_f$، والتي هي $D$ مقصودة على تفويضات مرضية من وظيفة بولية غير ... | arxiv | arabic |
بالنسبة لخدمات IoT المنزلية الذكية مع أجهزة الاستشعار والتعلم الآلي، نحتاج إلى تحميل بيانات IoT إلى خادم السحابة الذي لا يمكن مشاركتها ببيانات خاصة للتدريب. نهج حديث للتعلم الآلي، يسمى التعلم المشترك، يحفظ بيانات المستخدم على الجهاز في بيئة الحوسبة الموزعة. | arxiv | arabic |
تُعادل تحسين المكافآت في عمليات اتخاذ القرارات الملاحظة بالكامل من ماركوف برنامج خطي على شرائح الترددات الحالة. أخذ منظور مماثل في حالة عمليات اتخاذ القرارات من ماركوف الملاحظة جزئياً مع سياسات استوكاستية بلا ذاكرة ، تم صياغة المشكلة مؤخرًا كتحسين هدف خطي يخضع لقيود متعددة النقاط. | arxiv | arabic |
الزخم هو خدعة بسيطة ومستخدمة على نطاق واسع تسمح للمحفسين القائمين على التراجع لتحقيق السرعة على طول اتجاهات منحنى منخفضة. يعتمد أدائها بشكل حاسم على معدل التخفيف $\beta$. | arxiv | arabic |
وقد مكّنت الوصول الواسع ل الهواتف المحمولة المنظمات غير الربحية من تقديم معلومات صحية حرجة للمستفيدين في الوقت المناسب. يصف هذا الورق عملنا لمساعدة المنظمات غير الربحية التي تستخدم برامج الرسائل الآلية لتقديم معلومات رعاية وقائية في الوقت المناسب للمستفيدين (الأمهات الجدد والمتوقعات) أثناء الحمل وبعدها الولادة. | arxiv | arabic |
ندرس مشكلة تعلم شبكة ReLU غير معروفة فيما يتعلق بإدخالات غوسية ونحصل على النتائج الأولى غير الثابتة لشبكات عمق أكثر من اثنين. نقدم خوارزمية يكون وقت تشغيلها تعدد ثابت في الأبعاد المحيطة وبعض وظائف (كبيرة بشكل متضارب) لمعايير الشبكة فقط. | arxiv | arabic |
يتم نشر أنظمة التعلم الآلي (ML) بشكل متزايد في مجالات عالية المخاطر حيث تعد الموثوقية أساسية. يدرس هذا الدرجة كيف يمكن لتقدير عدم اليقين تعزيز سلامة وموثوقية ML ، مع التركيز على التنبؤ الانتقائي - حيث تتجنب النماذج عندما يكون الثقة منخفضًا. | arxiv | arabic |
نحن نقدم منهجية جديدة للتعامل مع أخطاء الذكاء الاصطناعي عن طريق إدخال مُصحّحات أخطاء الذكاء الاصطناعي التي يتم إشرافها بشكل ضعيف مع ضمانات الأداء الأولية. هذه المُصحّحات الذكاء الاصطناعي هي خرائط مساعدة تقوم بدورها في ضبط قرارات بعض المُصنفين الأساسيين المُنشَأين سابقاً من خلال إما الموافقة على قراراتها أو رفضها. | arxiv | arabic |
تحديد المتغيرات الأكثر ملاءمة لتمثيل الحالة هو تحدي أساسي في التعلم التمهيدي (RL). يجب أن تستخدم هذه المتغيرات بشكل فعال المعلومات اللازمة لاتخاذ القرارات المثلى. | arxiv | arabic |
يتم توسيع عدم المساواة في الانقباض لمتوسطات رادماخير إلى وظائف ليبشيتز ذات مستوى قيمة متجهة ، ويشير أيضًا إلى أن المتغيرات رادماخير يمكن استبدالها في تعبير الحدود متغيرات متماثلة متماثلة تعسفية وذات غوسية. يتم تقديم تطبيقات مثالية للتعلم متعدد الفئات ، ويعني K التجميع والتعلم للتعلم. | arxiv | arabic |
حققت نماذج اللغة الكبيرة القائمة على المحول (LLM) نجاحًا ملحوظًا في مختلف المهام. ومع ذلك، فإن تحسين هذه النماذج الضخمة في إعدادات التعلم المشترك (FL) يشكّل تحديات كبيرة بسبب قيود الموارد والتكلفة العامة للاتصالات. | arxiv | arabic |
يسمح التكيف في وقت الاختبار للنماذج المتدربة مسبقاً بالتكيف مع تدفقات البيانات المتوصلة، معالجة تحولات التوزيع بين النطاقات المصدرة والهدفية. ومع ذلك، فإن الطرق القياسية تعتمد على طبقات التصنيف الخطي الأبعادية الواحدة، والتي غالباً ما لا تتعامل مع التحولات المتنوعة والمعقدة. | arxiv | arabic |
تحليل البقاء هو جزء لا يتجزأ من صندوق الأدوات الإحصائية. ومع ذلك، في حين أن معظم مجالات الإحصاءات الكلاسيكية قد استغلت التعلم العميق، فإن تحليل البقاء فقط مؤخراً اكتسب بعض الاهتمام من مجتمع التعلم العميق. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نظهر أن معالجة البيانات المسبقة باستخدام فاريان من تحويل الدرجة يسمى 'مرتب متوسط على مجموعة من النماذج الفرعية (ARES)' يجعل خوارزميات التجميع قوية على تمثيل البيانات وتمكينهم من اكتشاف مجموعات كثافة مختلفة. النتائج التجريبية لدينا، التي تم الحصول عليها باستخدام ثلاث خوارزميات التجميع الأكثر استخد... | arxiv | arabic |
يعد مجال توليد الفرضيات بتقليل التكاليف في علوم الأعصاب عن طريق تقليص نطاق الدراسات التدخلية اللازمة لدراسة مختلف الظواهر. يمكن لأساليب التعلم الآلي الحالية توليد الفرضيات العلمية من مجموعات بيانات معقدة، ولكن العديد من النهج تفترض أن العلاقات السببية ثابتة مع مرور الوقت، مما يحد من تطبيقها على الأنظمة ذات السلوك الدين... | arxiv | arabic |
بسبب قوتها التنبؤية القوية (مقارنة بالنماذج القائمة على الفيزياء النظيفة) والتدريب الفعال على العينات (مقارنة مع نماذج التعلم العميق النظيف) ، والتعلم العميق المستناسب من الفيزياء (PIDL) ، وهو نموذج يدمج النماذج القائمة على الفيزياء والشبكات العصبية العميقة (DNN) ، كان يزدهر في مجالات العلوم والهندسة. أحد التحديات الرئ... | arxiv | arabic |
كان التعلم مع وظيفة {هذه الخسارة الملتوية} نموذجًا سيطريًا لسنوات عديدة. لا يزال السؤال المثير للاهتمام هو كيف تساعد وظائف الخسارة غير الملتوية على تحسين تعميم التعلم مع تطبيق واسع. | arxiv | arabic |
مع نجاح نماذج اللغة المسبقة للتدريب (PLM) في مختلف مجالات التطبيقات خارج معالجة اللغة الطبيعية ، أثارت نماذج اللغة اهتمامًا ناشئًا في مجال توقعات سلسلة الزمن (TSF) وأظهرت آفاقًا كبيرة. ومع ذلك ، لا تزال طرق TSF القائمة على PLM القائمة على الوصول إلى دقة توقعات مرضية تتطابق مع قوة النمذجة التسلسلية القوية لنماذج اللغة. | arxiv | arabic |
التنبؤ والتحكم في الاختلاط الكيميائي أمر حيوي للعديد من المجالات العلمية مثل النقل التفاعلي تحت سطح الأرض، وتصميم النموذج المناخي، والاحتراق، والوبائيات، والطبية. نظرا للطبيعة المعقدة للخلاط في وسائل متعددة الأصلين والأنزيتروبيك، فإن النماذج الرياضية المتعلقة بهذه الظاهرة لا يمكن التعامل معها تحليليا. | arxiv | arabic |
تعتبر ضغوط نطاق النطاق الترددي للذاكرة تحدياً رئيسياً في معالجة خوارزميات التعلم الآلي. يمكن للتسارع داخل الذاكرة معالجة هذه المشكلة؛ ومع ذلك، يجب معالجة تحديين. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة تعليم المتعلمين المتعددين في وقت واحد في إعداد التدريس المتكرر غير المعلمي، حيث يقدم المعلم بشكل متكرر أمثلة للمتعلم لتسريع اكتساب مفهوم هدف. هذه المشكلة تحفز من الفجوة بين إعداد التدريس الحالي لمتعلم واحد والسيناريو الحقيقي للتدريس البشري حيث يقوم المعلم عادةً بتقديم المعرفة إلى العديد من الطلاب. | arxiv | arabic |
عملية نقطة زمنية هي عملية استوكاستية تتوقع أنواع الأحداث من المرجح أن تحدث ومتى سيحدث الحدث بالنظر إلى تاريخ تسلسل من الأحداث. هناك أمثلة مختلفة على ديناميكية الأحداث في الحياة اليومية ، ومن المهم تدريب الديناميكية الزمنية وحل مشاكل تنبؤ مختلفة ، التنبؤات بالوقت والنوع. | arxiv | arabic |
تعوق فهم ديناميكيات التعلم والتحيز التحريري لشبكات الأعصاب (NNs) بسبب عدم وضوح العلاقة بين معايير NN والوظيفة الممثلة. نقترح إعادة تقييم NNs ReLU كخطوط خطية متواصلة. | arxiv | arabic |
المراقبة المستمرة على المدى الطويل للصحة الحركية أمر حاسم للكشف المبكر عن الاختلالات مثل أخطاء الدفع (حتى 51% من أخطاء الدفع يُسمى أخطاء الدفع). على الرغم من العديد من الأساليب المقترحة للكشف عن أخطاء الدفع، فإن معظمها يتطلب بيانات طبيعية (صحية) وغير طبيعية (خطأ) للتدريب. | arxiv | arabic |
نقدم إجراءً رسمياً لحساب مخططات خروجي الشبكات الملتوية باستخدام الأساس الثنائي المحدد من مجموعة من الطوابق المضادة المرتبطة بطبقات الشبكة. نلاحظ التناظر الخاص المرتبط بتنظيمات الطوابق المضادة للشبكات الملتوية التي تأخذ شكل مخروط متعددة الأبعاد المعتادة. | arxiv | arabic |
يشير نموذج Gow's (2012) من النصائح المزدوجة إلى أن الغرض الرئيسي للكلمات هو الوساطة بين الخرائط بين المدخلات الصوتية الصوتية وغيرها من أشكال التمثيل اللغوي. مدفوعًا بالأدلة من التصوير الوظيفي والإفاحة والنتائج السلوكية ، يجادل النموذج بوجود اثنين من مخازن شكل الكلمات المتوازية: تيار المعالجة الظهر والفصلية. | arxiv | arabic |
في هذه الدراسة، نقدم نظامًا متطورًا غامضًا في سياق التعلم المشترك، الذي يتكيف بشكل ديناميكي مع إضافة مجموعات جديدة وبالتالي لا يتطلب عدد المجموعات أن يتم اختيارها بشكل أولي. على عكس الطرق التقليدية، يسمح التعلم المشترك بتدريب النماذج محليًا على أجهزة العملاء ، حيث يتشارك فقط مع شرائح النموذج مع خادم مركزي بدلاً من البي... | arxiv | arabic |
تكلفة الاتصال والحوسبة الكبيرة للتعلم المشترك (FL) هي واحدة من التحديات الرئيسية التي تواجه تنفيذها العملي على العملاء والأنظمة المحدودة بالموارد. في هذا العمل، يُقترح SpaFL: إطار FL كفء في الاتصال لتحسين هيكلات النموذج النادرة مع تكلفة عامة الحوسبة المنخفضة. | arxiv | arabic |
Q($\sigma$) هو طريقة تعلم الفرق الزمني المقترحة حديثًا التي تتقاطع بين التعلم من النسخ الاحتياطية المتوقعة والنسخ الاحتياطية المختارة. وقد أظهرت أن القيم الوسطية لمعلم التقاطع $\sigma \in [0,1]$ تؤدي بشكل أفضل في الممارسة العملية ، وبالتالي يعتقد عادةً أن $\sigma$ يعمل كمعلم للتداول بين التغيرات المتباعدة لتحقيق هذه ال... | arxiv | arabic |
أصبح التعلم المشترك (FL) نموذجًا مشهورًا للتعلم الموزع الذي ينطوي على عملاء متعددين يقومون بتدريب نموذج عالمي بالتعاون بطريقة تحافظ على خصوصية البيانات. ومع ذلك ، فإن عينات البيانات عادة ما تتبع توزيعًا طويلًا في العالم الحقيقي ، ويمثل FL على البيانات اللامركزية والطويلة النيل نموذجًا عالميًا سيئًا يتصرف بشكل سيء متحيز... | arxiv | arabic |
أصبحت بيانات تسلسل القيمة الرئيسية متواجدة في كل مكان وتظهر بشكل طبيعي في مجموعة متنوعة من التطبيقات في العالم الحقيقي ، بدءًا من تسلسلات شراء المنتجات من قبل المستخدم في التجارة الإلكترونية ، إلى تسلسلات حزم الشبكة التي يتم إرسالها من قبل جهاز توجيه في الشبكات. تصنيف هذه تسلسلات القيمة الرئيسية مهم في العديد من السينا... | arxiv | arabic |
مع تقدم الشبكات العصبية، ظهرت أساليب متنوعة للتسبب العصبي غرانجر، التي تظهر مهارة في التعامل مع البيانات المعقدة والعلاقات غير الخطية. ومع ذلك، فإن الإطار الحالي للتسبب العصبي غرانجر له عدة قيود. | arxiv | arabic |
مع التطور السريع للحوسبة الكمية والتعلم العميق، جذبت الشبكات العصبية الكمية اهتمامًا كبيرًا في الآونة الأخيرة. من خلال الاستفادة من قوة الحوسبة الكمية، يمكن لشبكات العصبية العميقة التغلب على القيود الحسابية للقدرة في التعلم الآلي الكلاسيكي. | arxiv | arabic |
وقد فتحت التطورات الأخيرة في Transformers مجالات جديدة مثيرة للاهتمام للبحث في مهام التعلم القائمة على التأكيد التي يمكن ملاحظتها جزئيا. أظهرت النتائج من أواخر عام 2019 أن Transformers قادرة على تجاوز LSTMs على كل من مهام الذاكرة المكثفة والفاعلية. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، تم اقتراح طريقة تستند إلى التفكيك في الوضع التجريبي للكشف عن أخطاء المحول من بيانات تحليل الغازات المذابة (DGA). يتم تصنيف معايير DGA القائمة على النسب باستخدام منحنيتها. | arxiv | arabic |
الشبكات العصبية العميقة (DNNs) هي أدوات قوية في تعلم قواعد الخرائط المتطورة ولكن الثابتة بين المدخلات والمخرجات ، مما يحد من تطبيقها في مواقف أكثر تعقيدا وديناميكية لا يتم فيها الحفاظ على قواعد الخرائط نفسها ولكن تتغير وفقاً للسياقات المختلفة. لرفع هذه الحدود ، قمنا بتطوير نهج جديد يتضمن خوارزمية تعلم ، تسمى تعديل الوز... | arxiv | arabic |
تعتمد أسواق العقارات على أساليب مختلفة للتنبؤ بأسعار السكن ، بما في ذلك النماذج التي تم تدريبها على مجموعات بيانات من العقارات السكنية أو التجارية. تسعى معظم الدراسات إلى إنشاء نماذج تعلم الآلة أكثر دقة من خلال استخدام بيانات مثل خصائص العقارات الأساسية وكذلك الخصائص الحضرية مثل المسافة من المرافق وسهولة الوصول إلى الط... | arxiv | arabic |
يُنظر إلى العلاجات النفسية التي يتم تقديمها عبر الإنترنت (IDPT) كطريق فعال ومتوسع لتحسين سهولة الوصول إلى الرعاية الصحية النفسية. في هذا السياق، تعد الامتثال للعلاج تحديًا مهمًا خاصًا للتعامل معه بسبب التفاعل المقلل بين المهنيين في مجال الرعاية الصحية والمرضى. | arxiv | arabic |
تشكل الدراسات الأخيرة حول التصنيف القليل من اللقطات باستخدام التعلم النقل التحديات لفعالية وكفاءة خوارزميات التعلم المنتظم الحلقة. تعد نهج التعلم النقل بديلاً طبيعياً، لكنها مقيدة إلى تصنيف القليل من اللقطات. | arxiv | arabic |
إن الطبيعة المكثفة للعمل من التعليقات الطبية تعرض تحديًا كبيرًا لتشخيص أمراض الجهاز التنفسي ، مما يؤدي إلى نقص مجموعات بيانات عالية الجودة ذات علامات في إعدادات محدودة بالموارد. علاوة على ذلك ، فإن مخاوف خصوصية المرضى تعقد التبادل المباشر للبيانات الطبية المحلية عبر المؤسسات ، والنهجات المركزية القائمة على البيانات الم... | arxiv | arabic |
أصبحت Sparse Mixure-of-Experts (MoE) معمارة رئيسية لتنمية نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بكفاءة. يقدم تصميمات MoE الأخيرة ذات الحبوب الدقيقة مئات الخبراء في كل طبقة ، مع تنشيط العديد من الخبراء لكل رمز ، مما يسمح بتخصص أقوى. | arxiv | arabic |
يؤثر علم الكلام على قدرات الاتصال ونوعية الحياة. في حين أظهرت النماذج القائمة على التعلم العميق إمكانات في تشخيص هذه الاضطرابات، فإن استخدام البيانات الحساسة يثير مخاوف حرجة بشأن الخصوصية. | arxiv | arabic |
يمكن أن يكتشف التعرف النادر على الديناميكيات غير الخطية (SINDy) النهج المعادلات الحاكمة للأنظمة الديناميكية على أساس بيانات القياس ، حيث يتم تحديد النموذج الديناميكي كجمع خطي نادر من وظائف الأساس المعينة. التحدي الرئيسي في SINDy هو تصميم مكتبة ، وهي مجموعة من وظائف الأساس المرشح ، حيث أن المكتبة المناسبة ليست بسيطة للع... | arxiv | arabic |
الرسوم البيانية هي مجردة طبيعية لمعظم المشاكل حيث تمثل العقد كيانات والحواف علاقة بين الكيانات. مجال مهم من البحوث الذي ظهر على مدى العقد الماضي هو استخدام الرسوم البيانية كوسيلة للحد من الأبعاد غير الخطية بطريقة مشابهة للجهود السابقة القائمة على التعلم المتعدد مع استخدامات لمعالجة قواعد البيانات المتدفقة ، والتعلم الآ... | arxiv | arabic |
تعمل النماذج الجرافية المحتملة (PGMs) كإطار قوي لنموذج الأنظمة المعقدة مع عدم اليقين واستخراج رؤى قيمة من البيانات. ومع ذلك، يواجه المستخدمون تحديات عند تطبيق PGMs لمشكلاتهم من حيث الكفاءة والإمكانية الاستخدام. | arxiv | arabic |
يهدف تعلم تمثيل الدولة إلى التقاط العوامل الخفية للبيئة. وقد أدت الأساليب المتناقضة بشكل أفضل من النماذج التوليدية في أبحاث تعلم تمثيل الدولة السابقة. | arxiv | arabic |
على الرغم من النجاح الأخير في استخدام مبدأ عدم التغير لتعميم خارج التوزيع (OOD) على البيانات الأوكليدية (مثل الصور) ، لا تزال الدراسات على بيانات الرسم البياني محدودة. على عكس الصور ، فإن الطبيعة المعقدة للريشومات تشكل تحديات فريدة للاعتماد على مبدأ عدم التغير. | arxiv | arabic |
يعد اكتشاف عينات خارج التوزيع (OOD) من أهمية بالغة في جميع تطبيقات التعلم الآلي. ظهرت النمذجة التوليدية العميقة كمثالية سيطرة لنمذجة توزيعات البيانات المعقدة دون تسميات. | arxiv | arabic |
يتضمن الكشف عن المفتاح مراقبة السلوكيات غير العادية للنظام مثل التأخيرات بين الكتابة وعرض الأحرف ، وتحليل أنماط حركة المرور الشبكة لإزالة البيانات. في هذه الدراسة ، نقدم تحليلًا شاملًا لكشف المفتاح مع نماذج التعلم الآلي التقليدية - SVC ، الغابة العشوائية ، شجرة القرار ، XGBoost ، AdaBoost ، رجعة اللوجستية و Bayes البدي... | arxiv | arabic |
يزود تعلم الرسم البياني الديناميكي الحواف مع صفات الوقت ويسمح بالربط المتعدد بين عقدين ، وهو تقنية حاسمة لفهم سيناريوهات البيانات المتطورة مثل تنبؤات حركة المرور وأنظمة التوصيات. تحصل الأعمال الحالية على الأنماط المتطورة بشكل رئيسي اعتمادًا على أحدث تسلسلات الجوار. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة نقدم نموذجا لمشكلة القراصنة المكوفية الخفية مع مكافآت خطية. على عكس العمل الحالي على القراصنة المكوفية، لا نفترض أن الدولة معروفة لصانع القرار قبل اتخاذ القرار. | arxiv | arabic |
في إعدادات التعلم الموزع مثل التعلم المشترك، يمكن أن يكون خوارزمية التدريب متحيزًا إزاء العملاء المختلفين. اقترح Mohri et al. (2019) خوارزمية التعلم المميزة، حيث يتم تحسين النموذج لأي توزيع هدف يتشكل من خلال مزيج من توزيعات العملاء من أجل التغلب على هذا التحيز. | arxiv | arabic |
نحن نظهر كيفية تعلم نموذج موضوع عصبي مع متغيرات عشوائية منفصلة -- واحدة التي نموذج صراحة كل كلمة موضوع مخصص -- باستخدام استنتاج التغيرات العصبية التي لا تعتمد على التنشر الخلفي الاستوتشستيكي للتعامل مع المتغيرات المفصلة. النموذج الذي نستخدم يجمع بين القوة التعبيرية للطرق العصبية لتمثيل تسلسلات النص مع قدرة نموذج الموضو... | arxiv | arabic |
في الاتصالات الرقمية السريعة اليوم ، فإن زيادة بيانات حركة المرور الشبكة والتردد تتطلب حلولًا قوية ودقيقة للانتهاكات الشبكة. تتعاني طرق التعلم الآلي التقليدية من التعامل مع الأنماط المعقدة داخل مجموعات بيانات الانتهاكات الشبكة الواسعة ، التي تعاني من نقص البيانات وعدم التوازن في الفئات. | arxiv | arabic |
وقد جذبت مهمة ضغط الشبكات العصبية العميقة المهربة مسبقا اهتمامًا واسعًا من مجتمع البحوث بسبب فوائدها الكبيرة في تحرير الممارسين من متطلبات الوصول إلى البيانات. في هذا المجال ، تعد التقريب منخفض الرتبة طريقة واعدة ، ولكن الحلول الحالية تعتبر عددًا محدودًا من خيارات التصميم وفشلت في استكشاف مساحة التصميم بفعالية ، مما يؤ... | arxiv | arabic |
تمثيل البيانات هو خطوة مهمة في عملية التحضير المسبق في العديد من خوارزميات التعلم الآلي. هناك عدد من الطرق المستخدمة لهذا المهمة مثل شبكات الاعتقاد العميق (DBNs) وتحويلات فوريه المفصلة (DFTs). | arxiv | arabic |
يسمح التعلم المشترك بتدريب نماذج التعلم الآلي عبر العملاء اللامركزيين مع الحفاظ على خصوصية البيانات. ومع ذلك، فإن وجود عملاء غير طبيعيين أو فاسدين - مثل تلك التي لديها أجهزة استشعار خاطئة أو توزيعات بيانات غير ممثلة - يمكن أن يؤدي إلى تدهور أداء النموذج بشكل كبير. | arxiv | arabic |
وقد قام التعلم العميق بتغيير العديد من مجالات التعلم الآلي، من رؤية الكمبيوتر إلى معالجة اللغة الطبيعية، ولكن هذه النماذج عالية الأداء هي عموماً "صندوق أسود. " شرح هذه النماذج من شأنه أن يحسن الشفافية والثقة في صنع القرارات القائمة على الذكاء الاصطناعي و ضروري لفهم الاحتياجات العملية الأخرى مثل الصمود والعدالة. | arxiv | arabic |
يواجه وكيل لديه نموذج غير دقيق من بيئته خيارًا صعبًا: يمكنه تجاهل الأخطاء في نموذجه والتصرف في العالم الحقيقي بأي طريقة يحددها أنها مثالية فيما يتعلق بنموذجها. بدلاً من ذلك ، يمكن أن يتخذ موقفًا أكثر تحافظًا ويتجنب نموذجه لصالح تحسين سلوكه فقط من خلال التفاعل في العالم الحقيقي. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة التعلم عبر الإنترنت بالكامل من المعلومات في "التذكر المحدود" الإعداد الشائع في دراسة الألعاب المتكررة. خوارزمية التعلم عبر الإنترنت $\mathcal{A}$ هي $M$-$\textit{limited-recall}$ إذا كان إنتاجها في الوقت $t$ يمكن كتابته كعمل من $M$ المكافآت السابقة (وليس على سبيل المثال أي حالة داخلية أخرى من $\m... | arxiv | arabic |
إن بناء النماذج الهيكلية الجزيئية من حجم الكثافة من الميكروسكوبيا الكترونية الكريوه (كريوه-إم) هو الخطوة الأخيرة الحاسمة لتحديد الهيكل من قبل تقنيات كريوه-إم. تطورت الأساليب من بناء يدوي من قبل علماء الأحياء الهيكلية لإجراء البحث عن التحول الدوار في 6D ، وهو أمر مكثف للغاية بالحوسبة. | arxiv | arabic |
غالباً ما تعتمد نماذج تقليل المخاطر التجريبية على ارتباطات مزيفة بين الميزات والملفات أثناء عملية التعلم، مما يؤدي إلى سلوك التعلم القصري الذي يقوض أداء التعميم القوي. يستهدف البحوث الحالية أساساً تحديد أو تخفيف طريق قصير واحد. ومع ذلك ، في سيناريوهات العالم الحقيقي ، فإن الإشارات داخل البيانات متنوعة وغير معروفة. | arxiv | arabic |
يحتوي التعلم المشترك على إمكانات كبيرة لتمكين البحوث الصحية على نطاق واسع والتعاون بين مراكز متعددة مع ضمان عدم تعرض خصوصية البيانات والأمن للخطر. على الرغم من أن العديد من الدراسات الأخيرة تشير إلى أو استخدام طرق مبنية على التعلم المشترك في الرعاية الصحية، إلا أنه لا يزال من غير الواضح أي منها له فائدة سريرية محتملة. | arxiv | arabic |
تتكون أنظمة الصقيع من تسلسل نموذجيين، مع نموذج خفيف معالجة جميع العينات ونموذج ثقيل، عالية الدقة تحسين المشروط العينات الأصعب لتحسين الدقة. من خلال وضع النموذج الخفيف على جانب الجهاز والنموذج الثقيل على خادم، تشكل الصقيعات النموذجية نهج استنتاج موزع يستخدم على نطاق واسع. | arxiv | arabic |
إن "الربع الأدنى الجزئي" (sPLS) هو تقنية تقليل الأبعاد الشائعة لاندماج البيانات، التي ترسم عينات البيانات من وجهات نظر اثنين عن طريق البحث عن مزيجات خطية مع عدد صغير من المتغيرات مع أقصى اختلاف. ومع ذلك، يستخرج sPLS مزيجات بين مجموعتين بيانات مع جميع عينات البيانات بحيث لا يمكن أن يكتشف مجموعات فرعية غامضة من العينات. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، ندرس المراقبين الوسطى، وهو تغير جديد لمشكلة المراقبين الوسطى. يفترض أن يكون لدى المتعلم كمية ثابتة من الموارد، والتي يخصصها للسلح في كل خطوة زمنية. | arxiv | arabic |
وقد اقترح الباحثون تحسينات في الأجهزة والبرمجيات والخوارزميات لتحسين أداء الحوسبة للتعلم العميق. في حين أن بعض هذه التحسينات تقوم بنفس العمليات بشكل أسرع (على سبيل المثال ، زيادة سرعة ساعة GPU) ، فإن العديد من الآخرين يغيرون معنويات إجراء التدريب (على سبيل المثال ، انخفاض دقة) ، ويمكن أن يؤثر على دقة النموذج النهائي عل... | arxiv | arabic |
أظهرت إدراج فوريير إيجابية كبيرة في إزالة التحيز الطيفي أثناء تدريب الشبكات العصبية. ومع ذلك، فإنه لا يزال يمكن أن يعاني من أخطاء التعميم العالية، خاصة عندما تكون العلامات أو القياسات ضوضاء. | arxiv | arabic |
وقد عزز نشر نماذج التعلم العميق المختلفة (DL) بكفاءة البحث حول مُحفّزات DL. صعوبة توليد رموز التنسور المُحسَّنة تدفع مُحفّز DL إلى طلب نهج التنسيق الآلي، وتتطلب الطلبات المتزايدة زيادة كفاءة وتحسين جودة التنسيق الآلي. | arxiv | arabic |
تقنيات انتشار الأشعة السينية المتماسكة أمر حاسم في التحقيق في الخصائص الهيكلية الأساسية للمواد على نانو المقياس. في حين أن التقدمات جعلت هذه التجارب أكثر إمكانية الوصول إليها، لا يزال التحليل في الوقت الحقيقي عقدة كبيرة، غالبا ما تعيقها الأثاث والطلبات الحاسوبية. | arxiv | arabic |
يستخدم إخصاب الميزات على نطاق واسع في التعلم الآلي المُتفسّر لشرح مدى تأثير كل قيمة ميزة مدخلة قياسية على استنتاج خروجي. ومع ذلك، يمكن أن تكون القياسات غير مؤكدة، وليس من الواضح كيف يمكن أن يؤثر إدراك عدم اليقين المدخل على الثقة في التفسيرات. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.