text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
في السنوات الأخيرة، أصبحت هناك عدد من الأدوات المتاحة التي تعيد سياسة التحكم الأساسية من الحركات المحدودة. ومع ذلك، قلة من النظر صراحة في تعلم قيود الحركة وطرق للتعامل مع بيئة غير معروفة. | arxiv | arabic |
تعاملية الضعف إلى القوي (W2S) هي نوع من التنسيقات الدقيقة (FT) حيث يتم تدريب نموذج الطالب القوي (الكبير) على علامات مزيفة تم إنشاؤها من قبل معلم ضعيف. | arxiv | arabic |
القدرة على إعادة استخدام المعرفة السابقة بفعالية هي متطلب رئيسي عند بناء وكلاء التعلم العام والمرونة. إعادة استخدام المهارات هي واحدة من أكثر النهج شيوعاً، ولكن الأساليب الحالية لديها قدر كبير من التعلم. | arxiv | arabic |
يتيح التعلم المشترك (FL) التعلم الموزع عبر الأجهزة المحاصرة مع حماية خصوصية البيانات. ومع ذلك، فإن دقة التعلم تقلل بسبب التنوع في بيانات الأجهزة ، وزيادة تأخر الحوسبة والاتصالات عند تحديث نماذج التعلم على نطاق واسع على الأجهزة ذات القدرة الحوسبة المحدودة والموارد اللاسلكية. | arxiv | arabic |
تعتبر التعلم النقلي المودولي والمتكون اتجاهًا ناشئًا في مجال التنسيق الدقيق الفعال للمعلمات، حيث يسمح للشبكات العصبية بتنظيم جوانب المعرفة المختلفة بشكل أفضل، مما يؤدي إلى تحسين التعميم المتبادل للمهام. في هذه الورقة، نقوم بتقديم نهج جديد من Polytropon C-Poly المخصص الذي يجمع بين مهارات المهام المشتركة والمهارات المحدد... | arxiv | arabic |
تعرض معضلة الاستغلال للتنقيب تحديات كبيرة في التعليم القوي (RL). مؤخرا، حققت أساليب الاستكشاف القائمة على الفضول نجاحًا كبيرًا في معالجة مشاكل الاستكشاف الصعب. | arxiv | arabic |
أساليب تراجع السياسات هي عنصر حيوي وراء نجاح التعلم الحديث للتعزيز. أساليب تراجع السياسات الحديثة ، على الرغم من نجاحها ، تعرض خطأ بقايا في تقدير تراجع. | arxiv | arabic |
يمكن أن تخفف الاهتمام النادر بشكل فعال من متطلبات الذاكرة والمدخلات الهامة لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) في سياقات طويلة. تستخدم الطرق الحالية عادةً قناع الاهتمام النادر الموحد ، وتطبق نفس النمط النادر على رؤوس الاهتمام المختلفة وطول المدخلات. | arxiv | arabic |
ندرس تقييم خارج السياسة (OPE) في عمليات قرار ماركوف الملاحظة جزئياً ، حيث تعتمد سياسة التقييم فقط على المتغيرات الملاحظة ولكن سياسة السلوك تعتمد على الحالات الخفية (Tennenholtz et al. (2020a)). يستخدم العمل السابق على هذه المشكلة استراتيجية تحديد السببية القائمة على استبدال ملاحظات مرئية خطوة واحدة للحالة الخفية ، والت... | arxiv | arabic |
التسمم الدموي، وهو تلف النظام المشكّل للدم الناجم عن الأدوية، هو تأثير جانبي متكرر للعلاج الكيميائي السموي السموي، ويشكل تحديًا كبيرًا في الممارسة السريرية بسبب تغيره العالي بين المرضى والقدرة على التنبؤ المحدودة. غالباً ما تكافح النماذج الميكانيكية الحالية من أجل التنبؤ بدقة بالنتائج للمرضى الذين يعانون من مسارات غير ... | arxiv | arabic |
تستهدف آليات التعلم الآلي المستخدمة في حفظ الخصوصية غالباً ضمان الخصوصية المختلفة (DP) أثناء تدريب النموذج. تستخدم طرق التدريب العملية التي تضمن DP العشوائية عند تكييف معايير النموذج إلى بيانات حساسة للخصوصية (مثل إضافة ضوضاء غوس إلى تراجعات قصفة). | arxiv | arabic |
تحسين ترتيب الزيرث (ZO) هو استراتيجية فعالة في الذاكرة للتحسين على نماذج اللغة الكبيرة باستخدام مرورات متقدمة فقط. ومع ذلك ، فإن تطبيق تحسين ZO في إعدادات محدودة بالذاكرة مثل الهواتف المحمولة والكمبيوتر المحمولة لا يزال صعباً لأن المرورات المباشرة بدقة كاملة غير ممكنة. | arxiv | arabic |
أحد التحديات المعروفة المرتبطة بمشكلة تصنيف متعدد اللبنانات هو نمذجة الاعتمادات بين اللبنانات. تركز معظم محاولات نمذجة الاعتمادات على اللبنانات على الحدوث المشترك، مع تجاهل المعلومات القيمة التي يمكن استخراجها عن طريق الكشف عن مجموعات فرعية للكتب التي نادراً ما تحدث معاً. | arxiv | arabic |
وجدت الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) ، وخاصة تلك التي تستخدم نماذج التعلم العميق ، تطبيقًا واسع النطاق في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة الإشارات والاتصالات اللاسلكية ، حيث تعد الأرقام المعقدة حاسمة. على الرغم من الاستخدام السائد للتنفيذات الأرقام الحقيقية في إطارات ANN الحالية ، هناك اهتمام متزايد بتطوير ANN التي ... | arxiv | arabic |
نحن ندرس انخفاض التراجعية تحت الضوضاء المتصلة خطيا. يتم تحفيز عملنا من قبل الطرق العملية الحديثة للتحسين مع الخصوصية المختلفة (DP) ، مثل DP-FTRL ، التي تحقق أداءً قويًا في الإعدادات التي لا يمكن استخدام تقنيات تعزيز الخصوصية (مثل التعلم المشترك). | arxiv | arabic |
توفر نهج التعلم التمثيلي للاستعراضات المعرفة خريطة بين المعرفة الرمزية في شكل ثلاثيات في الرسم البياني للمعرفة (KG) ومتجهاتها للميزات. غالبًا ما تمثل نماذج إدراج الرسم البياني للمعرفة (KGE) العلاقات في KG كتحولات هندسية. | arxiv | arabic |
وقد جذبت هجمات التسمم للبيانات، التي يهدف فيها خصم شرعي إلى التأثير على نموذج من خلال حقن بيانات مسمومة في عملية التدريب، اهتمامًا كبيرًا في الآونة الأخيرة. في هذا العمل، نلقي نظرة فاحصة على هجمات التسمم القائمة ونربطها بألغoritم قديم وجديد لحل ألعاب ستاكلبرغ المتسلسلة. | arxiv | arabic |
تعلّم القاموس هو فرع من معالجة الإشارات وتعلم الآلة يهدف إلى إيجاد إطار (المطلق عليه القاموس) يسمح فيه بعض بيانات التدريب بعرض نادر. كلما كان التمثيل أقل فان القاموس أفضل. | arxiv | arabic |
وقد ارتبط تأخير النفس المحرك المرتبط بالاكتئاب بالفروق الملموسة في إنتاج الصوتات. يبحث هذا الورق في طريقة تعلم الآلة القائمة على المعرفة (ML) التي تضم المعلومات المتعددة التوقيتية للخطاب على مستوى الصوت لتحديد الاكتئاب. | arxiv | arabic |
التنبؤ بالربط لعريضات المعرفة هو مهمة التنبؤ بالعلاقات المفقودة بين الكيانات. ركزت العمل السابق على التنبؤ بالربط على نماذج سريعة وضحلة يمكن أن تتحرك إلى الرسومات العلمية الكبيرة. | arxiv | arabic |
نحن نصف طريقة لفك خلطات المتغيرات العشوائية المستقلة الحرة بطريقة مماثلة لنهج المكونات المستقلة (ICA) القائمة على طريقة لفك خلط المتغيرات العشوائية المستقلة من خليطاتها الإضافية. تقوم المصفوفات العشوائية بدور المتغيرات العشوائية الحرة في هذا السياق لذلك الطريقة التي قمنا بتطويرها ، والتي نسميها تحليل المكونات الحرة (FC... | arxiv | arabic |
وقد ثبت أن نماذج لغة البروتين (PLM) مثل ESM2 قادرة على التنبؤ الصفر الصارخ للخصائص المتقدمة الحرجة للبروتينات (الصلابة). في هذا العمل ، نظهر أن حقن طبقة التوقف في وقت الاستنتاج بين طبقة الميزات / إدراج PLM و محولها ، ومتوسط إنتاجها يشبه التوقف مونتي كارلو يزيد من أداء الصفر الصارخ على مجموعة فرعية من بيانات ProteinGym. | arxiv | arabic |
COVID-19 هو مرض عدوى جديد مسؤول عن أكثر من 800 ألف حالة وفاة في جميع أنحاء العالم اعتبارًا من أغسطس 2020. الحاجة إلى الاختبار السريع هي أولوية عالية واستراتيجيات الاختبار البديلة بما في ذلك تصنيف الصور بالأشعة السينية هي مجال واعد للبحث. | arxiv | arabic |
ولقد تم إنشاء مجموعة بيانات تبلغ 200 جيجابايت مع ميزات 10^9، لاختبار خوارزميات التهشيش البيتية المتعددة في المتوسط الأخيرة لتدريب التراجع اللوجستي على نطاق واسع جداً و SVM. تؤكد النتائج عملنا السابق أن، مقارنة مع خوارزمية التهشيش في فاو (التي لها نفس التباينات مثل التنبؤات العشوائية) ، التهشيش البيتية المتعددة في المتو... | arxiv | arabic |
تعد تصنيف مجموعات البيانات إلى فئتين أو أكثر متميزة مهمة مهمة في تعلم الآلة. العديد من الطرق قادرة على تصنيف مهام التصنيف الثنائي بدقة عالية للغاية على بيانات الاختبار، ولكن لا يمكن توفير أي تفسير سهل التفسير للمستخدمين للحصول على فهم أعمق لأسباب تقسيم البيانات إلى فئتين. | arxiv | arabic |
تعد التصنيف الآلي لتقارير الحوادث المهنية مجالًا أساسيًا للبحث لتحسين سلامة مكان العمل وتمكين تحليل المخاطر على نطاق واسع. ومع ذلك، فإن عدم التوازن الشديد في الفئات المحتوي على هذه مجموعات البيانات في العالم الحقيقي غالباً ما يعرض أداء النماذج التحليلية للخطر، خاصة بالنسبة لأنواع الحوادث النادرة ولكن الخطيرة، مما يعيق ... | arxiv | arabic |
في هذا العمل، نقترح نهجاً للتنبؤ الجماعي بناءً على شبكات عصبية عشوائية. تحسن التعلم عشوائي يسهل قدرات التلائم الفردية للمتعلمين من خلال إنشاء معايير الشبكة وفقاً للبيانات وخصائص الوظيفة المستهدفة. | arxiv | arabic |
تم استخدام نماذج توليد القوى القائمة على التشويش كأسباب قوية لإعادة بناء التصوير بالرنين المغناطيسي. نقدم طريقة تعلم لتحسين أنماط أخذ العينات الفرعية للاستشعار المضغوط متعدد الذرات MRI التي تستغل نماذج توليد التشويش المُدربة مسبقا. | arxiv | arabic |
نعتبر أن هذا التغيير كان بسبب مشاكل تنشأ في شبكات الراديو المعرفية، وهو تحدي خاصة في ظل افتراض الواقعي أن الاتصال بين اللاعبين محدود. | arxiv | arabic |
يتم إدارة التقاطعات المشاركة من قبل مراقبين الذين يعطون حق الطريق (الأضواء الخضراء والصفراء والحمراء) إلى الاتجاهات غير المتصادفة. من المتوقع أن يُخفف من حركة المرور والآثار السلبية من تحسين سياسة تشغيل هذه المراقبين. | arxiv | arabic |
النظام البيئي للمنافسات الذكاء الاصطناعي هو منظومة متنوعة ومتعددة الأوجه ، وتشمل مجموعة متنوعة من المنصات التي تستضيف كل منها العديد من المنافسات سنويا ، إلى جانب العديد من المواقع الإلكترونية المتخصصة المخصصة للمنافسات الفردية. هذه المنصات تدير بشكل جيد المسؤوليات الإدارية العامة المحتلة في تنظيم المنافسات ، وبالتالي ... | arxiv | arabic |
تشرح سلوك الشبكات العصبية العميقة ، التي تعتبر عادةً مربعات سوداء ، أمر حاسم خاصةً عندما يتم اعتمادها الآن على جوانب مختلفة من حياة الإنسان. أخذًا مزايا التعلم الآلي المفسر (ML المفسر) ، واقترح هذه الورقة أداة جديدة تسمى Dissector Forgetting Dissector (أو CFD) لشرح النسيان الكارثي في إعدادات التعلم المستمر. | arxiv | arabic |
يمثل التداول عالي التردد (HFT) مجالًا محوريًا وتنافسية شديدة داخل الأسواق المالية. وتؤثر سرعة ودقة معالجة البيانات مباشرة على الربحية ، مما يؤكد على أهمية هذا المجال. | arxiv | arabic |
يتعلم المتعلمون المعتمدون على التدرج مثل MAML متداولات سابقة من مهام مماثلة للتكيف مع مهام جديدة من نفس التوزيع مع تحديثات قليلة من التدرج. أحد القيود الهامة لهذه الإطاريات هو أنهم يسعون إلى بدء عملية تشكيل مشتركة في توزيع المهام بأكمله ، مما يحد بشكل كبير من تنوع توزيعات المهام التي يمكنهم التعلم منها. | arxiv | arabic |
أنظمة تكنولوجيا المعلومات (IT) حيوية للشركات الحديثة، معالجة تخزين البيانات والاتصالات، وتلقيح العمليات. مراقبة هذه الأنظمة أمر حاسم لعملها السليم وكفاءته، حيث أنها تسمح بجمع بيانات سلسلة زمنية مراقبة واسعة النطاق للتحليل. | arxiv | arabic |
شبكات Anytime NNs هي حل واعدة لتحديد تعقيد النموذج بشكل تكييفي في الوقت التشغيلي تحت قيود موارد الأجهزة المختلفة. ومع ذلك، يتم تصميم AnytimeNNs يدوياً من قبل المصممين وذلك لتوفير حلول غير مثالية. | arxiv | arabic |
نموذج اللغة الكبير (LLM) لديه معرفة طبية واسعة ويمكن أن يفكر حول المعلومات الطبية في العديد من المجالات، والتي تحمل إمكانات واعدة للتطبيقات الطبية المتنوعة في المستقبل القريب. في هذه الدراسة، نظهر ضعف القانونية في الطب. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقوم بتأسيس حدّ جديد للتعميم القائم على الهامش يتعلق بمصنفات التصويت، وتحسين النتائج القائمة وتوفير ضمانات تعميم أقوى لألغoritم تعزيز تستخدم على نطاق واسع مثل AdaBoost (فريد وشابير، 1997). علاوة على ذلك، يسمح الحدّ الجديد للتعميم القائم على الهامش بتحويل طالب ضعيف إلى قوي مثالي: تصنيف معظم 3 هامش كبير مع... | arxiv | arabic |
إن تقدير الآثار السببوية بين الأحداث المختلفة له أهمية كبيرة في المجالات الحرجة مثل تطوير الأدوية. ومع ذلك، يمكن توزيع ميزات البيانات المرتبطة بالأحداث عبر مختلف الحاجز والبقاء سرية داخل الأطراف المعنية، مما يعيق تبادل المعلومات المباشرة بينها. | arxiv | arabic |
وقد دفع انتشار البيانات القائمة على الرسوم البيانية إلى تطوير سريع للشبكات العصبية الرسوم البيانية (GNNs) وخوارزميات التعلم الآلي ذات الصلة. ومع ذلك ، على الرغم من العديد من مجموعات البيانات التي يتم نموذجها بشكل طبيعي على أنها الرسوم البيانية الموجزة ، بما في ذلك النص ، والموقع ، وشبكات حركة المرور ، تركز الغالبية الع... | arxiv | arabic |
يهدف التعلم التقليدي للتعزيز إلى تعظيم إجمالي المكافأة المتوقعة، في حين يجب السيطرة على خطر النتائج غير المؤكدة لضمان أداء موثوق بها في إعداد غير مخاطر. في هذه الورقة، ندرس مشكلة تعظيم المخاطر الديناميكية لسلسلة من المكافآت في عمليات قرارا ماركوف ذات الأفق المحدود (MDPs). | arxiv | arabic |
في التعلم المشترك (FL) ، لا تترك البيانات الأجهزة الشخصية عندما تقوم بتدريب نموذج التعلم الآلي بشكل مشترك. بدلاً من ذلك ، تتشارك هذه الأجهزة تراجعًا أو ملامح أو تحديثات نموذج أخرى ، مع وجود طرف مركزي (على سبيل المثال ، شركة) ينسق التدريب. | arxiv | arabic |
تعد طوابع القص الحيوية ضرورية لحل المشاكل الخطية المختلطة بأعداد كاملة (MILPs) ، لأنها تسهل التحسينات المرتبطة على قيمة الحل الأمثل. لتحديد القص الحيوية ، يعتمد الحلول الحديثون على الهورستيات المصممة يدوياً التي يتم ضبطها لقياس فعالية القص الحيوية المحتملة. | arxiv | arabic |
يكتشف عمليات استخراج البيانات الفضائية-الوقتية (STDM) أنماط مفيدة من التفاعل الديناميكي بين الفضاء والوقت. العديد من الاستقصاءات المتاحة تلتقط تقدم STDM وتبلغ عن مجموعة كبيرة من التقدم المهم في هذا المجال. | arxiv | arabic |
التفسيرات القوية لنماذج التعلم الآلي أمر حاسم لإنشاء الثقة البشرية في النماذج. بسبب قدرة التعرف المحدودة، يمكن لمعظم البشر تفسير فقط القليل من الميزات الرئيسية. | arxiv | arabic |
التنبؤ بدقة بهياكل 3D وديناميكيات الأنظمة الفيزيائية أمر حاسم في التطبيقات العلمية. النهج القائمة التي تعتمد على شبكات العصبية الجغرافية (GNNs) تفرض بشكل فعال مساوية $\mathrm{E}(3) $ ، لكنها غالبا ما تقع في الاستفادة من المعلومات الواسعة الوسع. | arxiv | arabic |
التنشر المتكرر والتنشر المتوازن هي خوارزميات تعلم تحت الإشراف للشبكات العصبية المتكررة ذات النقطة الثابتة التي تختلف في مرحلتها الثانية. في المرحلة الأولى، تجمع كلا الخوارزميات إلى نقطة ثابتة تتوافق مع التكوين الذي يتم فيه التنبؤ. | arxiv | arabic |
نحن نقدم G2T-LLM، وهو نهج جديد لتوليد الجزيئات الذي يستخدم ترميز النص من الرسم إلى الشجرة لتحويل الهياكل الجزيئية القائمة على الرسم إلى تنسيق نص hierarchical مطلوب لموديلات اللغة الكبيرة (LLMs). هذا التشفير يحول الرسميات الجزيئية المعقدة إلى تنسيقات شجرة، مثل JSON و XML، والتي LLMs هي ماهرة بشكل خاص في المعالجة بسبب تد... | arxiv | arabic |
التقدم الأخير في مجال أنظمة مراقبة الرعاية الصحية الشاملة يسبب توليد كمية هائلة من بيانات سجل الحياة في الوقت الحقيقي. الأمراض المزمنة هي واحدة من أكثر التحديات الصحية خطورة في البلدان النامية والمتقدمة. | arxiv | arabic |
إنّ التكبير الكموي هو الرّأس في زيادة أداء وأداء أنظمة الحوسبة الشبكات العصبية التي تتقدم إلى أجهزة السلع. نقدم SWIS - Shared Weight bIt Sparsity، وهي إطار قياسي لتسريع استنتاج الشبكات العصبية الفعالة، والذي يوفر تحسين الأداء والتضغط المخزن من خلال خوارزمية تفكيك الوزن والجدول الخارجي. | arxiv | arabic |
تتطلب الطرق التقليدية لتحسين الصناديق السوداء عددًا كبيرًا من التقييمات التي يمكن أن تكون طويلة الزمن وغير عملية ، وغالبًا ما تكون غير قابلة للتنفيذ بالنسبة للعديد من التطبيقات الهندسية التي تعتمد على تمثيلات دقيقة ونماذج مكلفة للتقييم. طرق تحسين بايزيان (BO) تبحث عن الإيجابي العالمي عن طريق تعلم نموذج بديل للعمل الموض... | arxiv | arabic |
نحن نخصيص القوة الحسابية للشبكات العصبية التي تتبع بنية شبكة العصبية الرسمية (GNN) ، لا تقتصر على مجموعات الجمعية الجمعية GNN أو أنواع أخرى معينة. نحن نضع موازنة دقيقة بين تعبيرات GNN باستخدام وظائف تنشيط مختلفة والحوافير الحسابية على الأرقام الحقيقية. | arxiv | arabic |
اختيار مجموعة مناسبة من وظائف النواة مشكلة مهمة في تعلم نماذج عملية غوس (GP) لأن كل هيكل للنواة لديه تعقيد نموذج مختلف وصلاحية البيانات. مؤخراً ، توفر طرق تكوين النواة الآلية ليس فقط توقعات دقيقة ولكن أيضًا تفسير جذابة من خلال طرق مبنية على البحث. | arxiv | arabic |
أظهرت الشبكة العصبية المتكررة ومختلفاتها نجاحًا كبيرًا في معالجة السلسلات في السنوات الأخيرة. ومع ذلك ، لم تثير هذه الشبكة العصبية العميقة الكثير من الاهتمام في اكتشاف الانحرافات من خلال مراقبة العمليات التنبؤية. | arxiv | arabic |
للبحث الفعال عن نموذج الحركة الأمثل في الفضاء الديناميكي متعدد الأبعاد، يقدم هذا الورقة خوارزمية تحسين جديدة، متحركة التغليف الأبعاد (DDW). يجمع خوارزمية التغليف الزمن الديناميكي (DTW) والمسافة الأوكليدية، ويصمم وظيفة تناسب تناسب تتكيف مع الفضاء الديناميكي متعدد الأبعاد عن طريق إنشاء خريطة سلسلة البيانات عبر الأبعاد. | arxiv | arabic |
اقترح مجموعة بيانات مفتوحة من بيانات استطلاعات الرأي التاريخية على مستوى البلدان للاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة. تهدف مجموعة البيانات إلى ملء الفجوة في بيانات استطلاعات الرأي المتاحة للاتحاد الأوروبي. | arxiv | arabic |
تدرس هذه الدراسة العلاقة السبلية المحتملة بين إصابة الرأس وخطر الإصابة بمرض الزهايمر باستخدام شبكات بييزيانية ونماذج التراجع. باستخدام مجموعة بيانات من 2,149 مريضا، نقوم بتحليل المتغيرات الرئيسية في التاريخ الطبي، بما في ذلك تاريخ الإصابة بالرأس، شكاوى الذاكرة، أمراض القلب والأوعية الدموية، والسكري. | arxiv | arabic |
يصف تأثير راشمون الظاهرة التالية: بالنسبة لمجموعة بيانات معينة قد تكون هناك العديد من النماذج ذات الأداء الجيد على حد سواء ولكن مع استراتيجيات الحل المختلفة. | arxiv | arabic |
شبكات الأعصاب المتزايدة (SNNs) تظهر كفاءة طاقة عالية ولكنها تعاني من أداء محدود. في هذه الورقة، نعتبر SNNs كمجموعات من شبكات فرعية زمنية تتشارك بنيات وزراتها، ونسلط الضوء على قضية حاسمة تؤثر على أدائها: الاختلافات المفرطة في الحالات الأولية (قدرات غشاء الأعصاب) عبر مراحل الوقت تؤدي إلى نتائج شبكة فرعية غير مستقرة، مما ... | arxiv | arabic |
أداء أساليب التعلم العميق للتعزيز مهووسة للتدهور عند تطبيقها على بيئات ذات ديناميكيات غير ثابتة. في هذه الورقة، نستخدم مبرمجيات سياق متكررة متخفية مدفوعة من مواد Meta-RL الأخيرة، ونقترح طريقة ليتينت سياق على أساس الناقدين الناجمين اللذيذين (LC-SAC) لمعالجة القضايا المذكورة أعلاه. | arxiv | arabic |
الشبكات العصبية العميقة (DNNs) عرضة للهجمات التسممية ، حيث يقوم خصم بإرسال محفز سري إلى نموذج يعمل بشكل طبيعي. الكشف عن الأبواب الخلفية في النماذج المدربة دون الوصول إلى بيانات التدريب أو محفزات المثال هي مشكلة مفتوحة مهمة. | arxiv | arabic |
وتشجع معدلات البيانات المرتفعة للغاية في خطوط ضوء مصدر الإلكترونات الحرة من السينكروترون والإكس-راي الحديثة على استخدام أساليب التعلم الآلي للحد من البيانات وكشف الميزات وأغراض أخرى. بغض النظر عن التطبيق، فإن المفهوم الأساسي هو نفسه: البيانات التي تم جمعها في المراحل المبكرة من التجربة، والبيانات من تجارب مماثلة سابقة،... | arxiv | arabic |
نحن نقدم فئة جديدة من بنيات سياسات التعلم المهيكلة، سياسات برجين ضمنيين (ITT) ، حيث يتم اختيار الإجراءات بناءً على درجات الاهتمام من تمثيلاتها الخفية التي يمكن التعلم بها مع تلك التي تتعلق بالدول المدخلة. من خلال تفريق الإجراءات صراحة عن المعالجة الحكومية في كومة السياسات، نحقق هدفين رئيسيين: مكاسب حاسوبية كبيرة وأداء ... | arxiv | arabic |
التزام تقييم الموثوقية (RAC) تحسين أهمية متزايدة في عمليات الشبكة بسبب حصة أكبر من الأجيال المتجددة في خليط التوليد وزيادة أخطاء التنبؤ. كما يهدف مشغلون النظام المستقلون (ISOs) إلى استخدام حُفُوظات زمنية دقيقة وأفقات زمنية أطول وربما صيغ استوتشستية لمنافع اقتصادية وموثوقية إضافية. | arxiv | arabic |
تقدّر النماذج القائمة على الطاقة (EBM) كثافة غير طبيعية في إطارٍ لطيف، لكنها صعبة بشكل عام في التدريب. ربطت الأبحاث الأخيرة EBM بالشبكات المتنافسة التوليدية، من خلال ملاحظة أنه يمكن تدريبها من خلال لعبة minimax باستخدام الحد السفلي المتغير. | arxiv | arabic |
نحن ندرس دور عدم اليقين في اتخاذ القرارات مع اللغة الطبيعية كمدخل. بالنسبة لهذه المهام، أصبح استخدام نماذج اللغة الكبيرة كوكلاء هو القاعدة. | arxiv | arabic |
هنا، نقترح طريقة عامة للتنبؤ بالسلسلة الزمنية الاحتمالية. نجمع بين شبكة عصبية متكررة ذات التراجعة للنمذجة الديناميكية الزمنية مع شبكات الكوانتيل الضمنية لتعلم فئة كبيرة من التوزيعات على حدة حدة من الهدف من سلسلة الزمنية. | arxiv | arabic |
تسجل الأجهزة القابلة للارتداء إشارات فسيولوجية وسلوكية يمكن أن تحسن التنبؤات الصحية. في حين تستخدم نماذج الأساس بشكل متزايد لهذه التنبؤات، فقد تم تطبيقها أساسا على بيانات المستشعرات منخفضة المستوى، على الرغم من أن بيانات السلوك غالباً ما تكون أكثر إعلاماً بسبب توازنها مع المقاييس الزمنية والكميات ذات الصلة من الناحية ا... | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعالج تعلم غير المشرف عن التمثيل المتفكك على أسلوب المحتوى. نحن نعطي أولا تعريف للسلسلة ثم نموذج التمثيل على أسلوب المحتوى كجراف ثنائي على مستوى رمز. | arxiv | arabic |
في الواقع، غالبا ما تحتوي العمليات على حالة متوسطة يمكن أن يتم نماذجها كمتخفف للغاية. نحن نقدم سبارلينغ، وهي تقنية تسمح لك بتعلم النماذج مع طبقات متوسطة تتطابق مع هذه الحالة من أمثلة مع علامة من نهاية إلى نهاية فقط (أي، لا وجود إشراف على الحالة المتوسطة). | arxiv | arabic |
تُشكّل متطلبات الذاكرة والحسابية لخزنة Key-Value (KV) تحديات كبيرة لتنفيذ نماذج لغة سياق طويل. تحاول النهج السابقة تخفيف هذه المشكلة عن طريق إلقاء رموز إشارة انتقائية، مما يمحو بشكل لا رجعة فيه المعلومات الحرجة التي قد تكون ضرورية للاستفسارات المستقبلية. | arxiv | arabic |
ملفات استهلاك الكهرباء (ECP) مهمة للغاية لتشغيل وتخطيط أنظمة توزيع الكهرباء، خاصة مع تزايد عدد التقنيات المنخفضة الكربون المختلفة مثل الألواح الشمسية والسيارات الكهربائية. | arxiv | arabic |
نقدم نموذجات شبكة عصبية موثوق بها (TNN) ، وهي نماذج شبكة عصبية عميقة تلبي قيود السلامة الحرجة في مجال التطبيق. نحن ندرس آليات مختلفة لتدمير المعرفة القائمة على القواعد في شكل قيود منطقية من الدرجة الأولى في نموذج TNN ، حيث يتم إصطحاب القواعد التي ترميز السلامة مع أوزان تشير إلى أهميتها النسبية. | arxiv | arabic |
أصبح التنظيم عن طريق التعلم من خلال تعزيز التعليقات البشرية (RLHF) النموذج المهيمن للسيطرة على جودة المخرجات من نماذج اللغة الكبيرة (LLM). ومع ذلك ، عندما ينظر إليها باعتبارها `loss + regularization ، فإن هدف RLHF القياسي يفتقر إلى توجيه نظري ويحفز الحلول المتدهرة والحددة ، وهي قضية تتراث بها المتغيرات مثل تحسين السياس... | arxiv | arabic |
تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مثل GPT-4 و LLaMA-3 قدرة التعلم القوية في السياق (ICL) لثمارة Transformer للتعلم على الفور من أمثلة محدودة. في حين أن ICL تدعم العديد من تطبيقات LLM ، لا تزال إمكاناتها الكاملة تعوق بفهم محدود لحدود التعميم والضعف. | arxiv | arabic |
ألعاب العمل المزدوجة للاعبين صفر المبلغ متزامنة شائعة في ألعاب الفيديو والأسواق المالية والحرب والتنافس التجاري وغيرها من الإعدادات. سنقدم أولاً المفاهيم الأساسية للتعلم التمهيدي في ألعاب العمل المزدوجة للاعبين صفر المبلغ ونتناقش التحديات الفريدة التي يشكلها هذا النوع من الألعاب. | arxiv | arabic |
شبكات العصبية المتكررة من خلال التخزينات الجرافية هي تقنيات تعلم الآلة فعالة للغاية لمعالجة الإشارات الفضائية-الوقتية. يتم تقييم معمارات شبكة العصبية الجرافية المقترحة حديثاً على نحو متكرر في مهام قياسية مثل توقعات المرور أو الطقس. | arxiv | arabic |
تقوم نماذج الجينريات المحتملة القائمة على غوسيان (GPGMs) بتوليد البيانات عن طريق عكس عملية استوتشستية تفسد العينات تدريجياً مع ضوضاء غوسيان. في حين حققت هذه النماذج أداءً حديثًا في مختلف المجالات ، لا يزال تنفيذها العملي مقيدًا بسبب ارتفاع تكلفة الحوسبة للمسارات الجينرياتية الطويلة ، التي غالباً ما تتضمن مئات إلى آلاف ... | arxiv | arabic |
التنبؤ بالحركة هو جانب مهم للقيادة الذاتية (AD) وأنظمة المساعدة المتقدمة للسيارة (ADAS). تعتمد أساليب التنبؤ الحركة الحديثة الحالية على خرائط عالية التعريف (HD) لالتقاط السياق المحيط للسيارة الذاتية. | arxiv | arabic |
نحن نقدم إستنتاج التغيرات التشغيلية لدعم التفكك (SDVI) ، وهو نهج جديد للإستنتاج التغيري (VI) للبرامج الاحتمالية مع الدعم الاستوتيكي. تعتمد النهج الحالية لهذه المشكلة على تصميم دليل التغير العالمي واحد على أساس متغير على المتغير ، مع الحفاظ على تدفق التحكم الاستوتيكي للبرنامج الأصلي. | arxiv | arabic |
وقد شهدت الاستشعار المحمول والكائنا لجودة الهواء الحضري اهتمامًا متزايدًا باعتباره وسيلة قابلة للتطبيق اقتصادياً وعملياً لمراقبة البيئة الجوية بمحكمة عالية في المجال والزمان. يقدم هذا الورق إطارًا محمولًا لاستشعار تلوث الهواء القائم على التعلم الآلي ، يسمى Deep-MAPS ، ويدل على قيمه العلمية والمالية في الجوانب التالية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس بناء المساحات الخفية من خلال التعلم الذاتي للإشراف على العمليات ذات مغزى من الناحية التعريفية. مماثلة للمضخّفات التشغيلية، هذه المساحات الخفية التشغيلية لا تظهر فقط الهيكل التعريفي مثل التجميع ولكن أيضا تدعم العمليات التحويلية المشتركة مع معنى تعبير معنوي متأصل. | arxiv | arabic |
وقد ظهرت مجال التعدين البيانات التعليمية (EDM) كمجال أساسي للبحث، الذي يستغل قوة التقنيات الحاسوبية لتحليل البيانات التعليمية. مع تزايد تعقيد وتنوع البيانات التعليمية، أظهرت تقنيات التعلم العميق مزايا كبيرة في معالجة التحديات المرتبطة بتحليل وتصميم هذه البيانات. | arxiv | arabic |
نحن ندرس حدود الخسارة الصغيرة للصيادين المتعددين الأسلحة مع تعليقات الرسم البياني ، أي حدود الندم التكيفية التي تعتمد على فقدان أفضل الذراع أو الكميات ذات الصلة ، بدلاً من العدد الإجمالي للجولات. نحن نستخرج أول خط الخسارة الصغيرة للرسوم البيانية العامة التي يمكن ملاحظتها بقوة ، وحل مشكلة مفتوحة من Lykouris et al. (2018... | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض خوارزمية {\delta}-PI التي تستند إلى طريقة نيوتن المضطربة لمشكلة التحكم في تتبع H{\infty} للنظام غير خطي المستمر غير المعروف. يتم استخدام وظيفة أداء مخفضة ونظام مكثف للحصول على معادلة تتبع هاميلتون-جاكوبي-إيساك (HJI). | arxiv | arabic |
النمذجة الإحصائية والتعلم القائم على البيانات هما مجالات حيوية اثنتين تجذب الكثير من الاهتمام. النماذج الإحصائية تهدف إلى التقاط وتفسير العلاقات بين المتغيرات، في حين يحاول التعلم القائم على البيانات استخراج المعلومات مباشرة من البيانات دون معالجة مسبقة من خلال النماذج المعقدة. | arxiv | arabic |
الشباك هي التفاصيل الفرعية التمييزية ، التي تم تضمينها في الأصل في أشجار القرار القائمة على الشباكة ولكن تم تمديدها منذ ذلك الحين إلى التحويلات القائمة على الشباكة. نقترح كاستور ، وهو خوارزمية تصنيف سلسلة زمنية بسيطة وفعالة ودقيقة تستخدم الشباكات لتحويل سلسلة زمنية. | arxiv | arabic |
تشهد العديد من تطبيقات التعلم العميق على الهواتف الذكية زيادة سريعة، ولكن تدريب الشبكات العصبية العميقة (DNNs) له عبء حاسوبي كبير جدا لا يمكن تنفيذه على هاتف ذكي واحد. يمكن أن يكون مجموعة محمولة، التي تربط الهواتف الذكية بشبكة لاسلكية وتدعم الحسابات المتوازية باستخدامها، نهجا محتملا لحل المشكلة. | arxiv | arabic |
أظهرت دراسات حديثة حول ضعف العدائية للشبكات العصبية أن النماذج المدربة بهدف تقليل الحد الأعلى للخسارة الأسوأ في جميع حالات الاضطرابات المعادية المحتملة تحسن القوة ضد الهجمات المعادية. إلى جانب استغلال إطار تدريب العدائي ، نظهر أنه من خلال فرض شبكة الأعصاب العميقة (DNN) على أن تكون خطية في المدخلات المتحولة ومساحة الميز... | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نعتبر استكمال المصفوفة من إدخالات عينات غير متساوية بما في ذلك العمودات الملاحظة بالكامل والمتميزة جزئيا. على وجه التحديد، نفترض أن عددًا صغيرًا من العمودات يتم اختيارها عشوائيًا وملاحظة بالكامل، ويتم ملاحظة كل عمود متبقي جزئيًا باستخدام عينات متساوية. | arxiv | arabic |
يزداد أهمية ضغط نموذج الشبكة العصبية العميقة (DNN) لتحديد النتائج المثمرة على الجهاز لتقليل متطلبات الذاكرة والحفاظ على بيانات المستخدم على الجهاز. لهذا الغرض، نقترح طبقة كلاسترينغ المختلفة (DKM) وطبيقها على ضغط نموذج DNN القائم على التجميع على الوزن في وقت التدريب. | arxiv | arabic |
الكشف عن التوزيع الخارجي (OOD) مهمة في أنظمة التعلم الآلي لضمان موثوقيتها وسلامتها. تقوم نماذج توليدية محتملة عميقة بتسهيل الكشف عن OOD عن طريق تقدير احتمالية عينة البيانات. | arxiv | arabic |
أظهرت الشبكات متعددة النقاط (PN) أداءً واعدةً في التعرف على الوجه والصورة في الآونة الأخيرة. ومع ذلك، فإن قوة PNs غير واضحة وبالتالي يصبح الحصول على الشهادات أمرًا حتميًا لتمكين اعتمادها في التطبيقات في العالم الحقيقي. | arxiv | arabic |
يتزايد التعلم الآلي في كل مكان. من المالية إلى الطب، تقوم نماذج التعلم الآلي بتعزيز عمليات صنع القرار وحتى تفوق الإنسان في بعض المهام. | arxiv | arabic |
يُعاني التعلم المستمر في الشبكات العصبية من ظاهرة تسمى النسيان الكارثي، حيث ينسى الشبكة بسرعة ما تعلمته في مهمة سابقة. ومع ذلك، فإن الدماغ البشري قادر على تعلم مهام جديدة باستمرار وتجميع المعرفة طوال الحياة. | arxiv | arabic |
مجموعة هيمنة من الرسم البياني $\mathcal{G=(V,E)}$ هي مجموعة فرعية من القمم $S\subseteq\mathcal{V}$ بحيث أن كل قمة $v\in \mathcal{V} \setminus S$ خارج مجموعة هيمنة تجاور قمة $u\in S$ داخل مجموعة. تسعى مشكلة مجموعة هيمنة الحد الأدنى للعثور على مجموعة هيمنة من الحد الأدنى من الكاردينالية وهي مشكلة تحسين الجمعيات NP-hard ا... | arxiv | arabic |
غالباً ما يتم ضغط معماري التعلم العميق مع عدد كبير من المعلمات باستخدام تقنيات القص لضمان كفاءة الحساب من الاستنتاج أثناء النشر. على الرغم من العديد من التقدمات التجريبية، هناك نقص في فهم نظري لفعالية طرق القص المختلفة. | arxiv | arabic |
يزيد انتشار الذكاء الاصطناعي (AI) للقيام بالقرارات الحرجة من الضرورة على الذكاء الاصطناعي الموثوق به، حيث تلعب تقدير عدم اليقين دورا محوريا في ضمان اليقين. الشبكات العصبية البايسية القائمة على التخلي عن العمل (BayesNNs) بارزة في هذا المجال، وتقدم تقديرات غير اليقين الموثوق بها. | arxiv | arabic |
كان التنبؤ بالسعر الذي يحتوي على أقل خطأ ويمكن أن يوفر أفضل ودقة أعلى من كل القضايا الأكثر تحدياً وأحد المخاوف الأكثر حرجة بين نشطاء سوق رأس المال والباحثين. لذلك، فإن نموذج يمكنه حل المشاكل وتوفير النتائج بدقة عالية هو أحد المواضيع التي تهتم بها الباحثون. | arxiv | arabic |
تصنيف متعددة اللوائح المتطرفة (XML) أصبح أكثر أهمية في عصر البيانات الكبيرة. ومع ذلك، لا توجد طريقة لإنتاج قسمات طبقاتية فعالة لمجموعات بيانات XML. | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.