text large_stringlengths 1 1.2k | source_dataset large_stringclasses 3
values | translation_language large_stringclasses 12
values |
|---|---|---|
التنبؤات الجوية الدقيقة ضرورية لفهم وتخفيف الآثار المتعلقة بالطقس. في هذه الورقة، نقدم PuYun، نموذج طفرة ذات التراجع الذي يستخدم شبكات تحركية كبيرة من الاهتمام. | arxiv | arabic |
مع تقدم الأطفال في السن، يطورون فهمًا بديهيًا للعمليات الفيزيائية المحيطة بهم. يتحركون على طول مسارات التنمية، التي تم رسمها بشكل واسع في الأبحاث التجريبية السابقة. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، بالنسبة لـ POMDPs، نقدم التقارب من خوارزمية Q للتعلم لسياسات التحكم باستخدام تاريخ محدود من الملاحظات السابقة وأفعال التحكم، ونتيجة لذلك، نحدد إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إمكانية إستخدام هذه الوظائف Q الحدوية في ظل ظروف استقرار المرشح صر... | arxiv | arabic |
في مشاكل التصنيف الحديثة، غالباً ما تكون هناك تمثيلات مختلفة ومتباينة للعناصر التي سيتم تصنيفها. ومن المنطقي، إذاً، محاولة الجمع بين هذه التمثيلات لتحسين التصنيف. | arxiv | arabic |
تعزيزات الإستفادة المفرطة المفرطة (MOYU) هي خاصية متأصلة لنماذج اللغة الكبيرة ، وتشغيل ديناميكي ((DA) على أساس خاصية MOYU هي استراتيجية ذكية غير مستكشفة مصممة لتسريع الاستنتاج في هذه النماذج. غالباً ما تواجه الطرق الحالية التي تستخدم MOYU ثلثًا غير ممكنًا كبيرً: الصراع للحفاظ على أداء النموذج في نفس الوقت ، وتعزيز سرعة... | arxiv | arabic |
نحن ندرس تقنية التكافؤ الخوارزمي بين هبوط التراجع غير الملتوية و هبوط المرآة الملتوية. نبدأ بالنظر إلى مشكلة أصعب من الحد من الندم في تحسين الإنترنت غير الملتوية. | arxiv | arabic |
تعرض هذه الورقة تطبيق تحسين حزمة الدفع المتوسط بشكل متسارع (EM-PSO) كتحسين خالي من المشتقات للشبكات العصبية. فإنه يتبنى مزايا PSO الرئيسية مثل استكشاف الفضاء البحثية وقوة أعلى إلى الحد الأدنى المحلي مقارنة مع تحسينات تراجع التراجع مثل آدم. | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، نقترح إطارًا جديدًا للتعلم الفرعي للتصنيف الفصلي. يقدم الإطار المقترح المشكلة في شكل إدراج الرسم البياني. | arxiv | arabic |
وقد أدت التقدمات الأخيرة في تعلم المشغل إلى تقديم نهجين متميزين لحل المعادلات المفارقة الجزئية (PDEs): أساليب مبنية على الاهتمام تقدم قابلية للتكيف على مستوى النقاط ولكن لا توجد قيود طيفية ، والأساليب المستندة إلى الطيف التي توفر مسبقاً على مستوى المستوى المستمر ولكن محدود في المرونة المحلية. هذه التشابهة عرقلة تطوير ح... | arxiv | arabic |
يعتقد على نطاق واسع أن التنظيم الضمني لـ SGD هو أساسي للسلوك التعميم المدهش الذي نلاحظه في الشبكات العصبية. في هذا العمل، نثبت أن التدريب غير الاستوتشستي الكامل يمكن تحقيق أداء قوي مقارنة لـ SGD على CIFAR-10 باستخدام معماري حديثة. | arxiv | arabic |
أثبتنا أن نموذج مدرب في التعلم العميق المشرف يقلل من المخاطر المشروطة لكل مدخل (نظرية 2.1) ، وقدمت هذه الملكية رؤى سلوك النماذج المدربة ووضع علاقة بين التعلم المشرف وغير المشرف في بعض الحالات. | arxiv | arabic |
نحن ندرس تعريف عدم اليقين الإحصائي للتعلم المعزز (RL) وأثراته في سياسة الاستكشاف. على الرغم من الأدب المتزايد على تطبيقات RL، يبدو أن الأسئلة الأساسية حول استنتاج وتعريف الخطأ، مثل السلوكيات على عينات كبيرة، لا تزال مفتوحة جدا. | arxiv | arabic |
وقد كان نجاح التعلم العميق يرجع، إلى حد كبير، إلى توافر مجموعات بيانات كبيرة مع ملاحظات. وبالتالي، فإن عقدة كبيرة في خطوط التعلم الحالية هي ملاحظة البيانات البشرية التي تستغرق وقتا طويلا. | arxiv | arabic |
عند التعامل مع الميزات ذاتية، الضوضاء، أو غيرها من الميزات الضبابية، تشير حكمة الجماهير إلى أن المرء قد يستفيد من العديد من الحكمات من نفس الميزة على نفس الموضوع. نحن نقدم الخوارزميات متعددة الاختيارات الموجزة نظرياً التي تختار، من بين مجموعة كبيرة من الميزات المرشحة، ليس فقط من الميزات التي يجب الحكم عليها ولكن كم مرة... | arxiv | arabic |
غالبا ما يطور العملاء المدربون على تعلم التعزيز سياسات هشة تفشل عند تغيير الديناميكيات، وهي مشكلة تضخمها المعايير الديناميكية. يقدم AbideGym ، وهو غلاف متحرك من الـ MiniGrid ، اضطرابات واعية للعميل والعقيدة القابلة للتطوير لفرض التكيف داخل الحلقة. | arxiv | arabic |
يمكن أن يكون تدريب شبكة عصبية اصطناعية مع انخفاض تراجع التدرج الاستوائي غير مستقرة عن طريق دفعات سيئة مع خسائر عالية. وهذا غالبا ما يكون مشكلة للتدريب مع حجم دفعات صغيرة، وظائف فقدان النظام العالي أو معدلات التعلم عالية بشكل غير مستقر. | arxiv | arabic |
تؤثر اضطرابات العقل على حياة ملايين الأشخاص في جميع أنحاء العالم، لا تعيق فقط حياتهم اليومية، بل تقلل أيضاً بشكل ملحوظ من متوسط العمر المتوقع. يُناول هذا الورق التحدي المستمر للتنبؤ بالموت لدى المرضى الذين يعانون من تشخيصات عقلية باستخدام نماذج التعلم الآلي التنبؤية مع سجلات الصحة الإلكترونية (EHR). | arxiv | arabic |
حتى الآن، تقتصر الشبكات العصبية التي لديها ذاكرة خارجية على ذاكرة واحدة مع تمثيلات ضائعة للتفاعلات في الذاكرة. تمثيل غني للعلاقات بين قطع الذاكرة يحث على ذاكرة علاقة عالية النظام والفصل. | arxiv | arabic |
أثبتت أجهزة تشفير الذاتية السارسة (SAEs) قيمة بسبب قدرتها على توفير تمثيلات قابلة للتفسير والتحكم. تتلاعب أساليب التحليل الحالية القائمة على SAEs بهذه التفعيلات النادرة على افتراض أن تمثيلات الميزات تحتوي على أوزان المفكّر. | arxiv | arabic |
تواجه أنظمة التعلم المستمر التحدي المزدوج لمنع النسيان الكارثي مع الحفاظ على كفاءة الطاقة، وخاصة في بيئات محدودة بالموارد. يقدم هذا الورقة الإستدلال التقدمية القائمة على المسار (PaPI) ، وهي إطار نظري جديد يعالج هذه التحديات من خلال نهج صارم رياضي لانتخاب المسار والتكيف. | arxiv | arabic |
نحن ندرس مشكلة تحليل المكونات الرئيسية القوية للضغط (TRPCA) ، والتي تهدف إلى فصل ضغط منخفض متعدد الخطوط الأساسي و ضغط خارجي نادر من مجموعهم. في هذا العمل، نقترح خوارزمية سريعة غير متواصلة ، التي يتم تشكيلها بـ RTCUR ، لمشاكل TRPCA على نطاق واسع. | arxiv | arabic |
في مشكلة اللصوص المتعدد الأسلحة (MAB) ، يحتاج المقامر إلى اختيار في كل جولة من أسلحة K ، تتسم كل منها بتوزيع مكافأة مجهول. يتم ملاحظة إدراك مكافآت فقط عندما يتم اختيار ذراع ، ويهدف المقامر إلى تعظيم أرباحه المتوقعة المتراكمة على مدار أفق معين من اللعب T. للقيام بذلك ، يحتاج المقامر إلى اكتساب معلومات عن الأسلحة (التنقي... | arxiv | arabic |
أظهرت شبكات العصبية الرسمية (GNNs) نجاحًا ملحوظًا في المهام الجزيئية ، ومع ذلك لا تزال تفسيرها صعبة. غالباً ما تفشل طرق التفسير التقليدية على مستوى النموذج مثل XGNN و GNNInterpreter في تحديد بنيات تحتية صالحة مثل الحلقات ، مما يؤدي إلى تفسير مشكوك فيه. | arxiv | arabic |
القدرة على الكشف بشكل موثوق عن عينات خارج التوزيع هي أحد العوامل الرئيسية في نشر مصنف جيد ، حيث أن توزيع الاختبار لا يتطابق دائمًا مع توزيع التدريب في معظم التطبيقات في العالم الحقيقي. في هذا العمل ، نقوم بتقديم وصف بيانات عميق متعدد الفئات ، يسمى Deep-MCDD ، وهو فعال في الكشف عن عينات خارج التوزيع (OOD) وكذلك تصنيف عي... | arxiv | arabic |
في هذه الورقة، ندرس شكلًا جديدًا من تعلم المناهج الدراسية الآلية بناءً على اختيار قابلي لمتطلبات الدقة، يسمى تعلم المناهج الدراسية القائمة على الدقة. باستخدام وكيل تعلم تعزيز بناءً على خوارزمية درجة السياسة القائمة على التحديد العميق وإدارة بيئة Reacher، نظهر أولاً أن وكيلًا مدربًا على متطلبات الدقة المختلفة التي تم أخ... | arxiv | arabic |
تشير هندسة الميزات الآلية (AFE) إلى إنشاء وتحديد مجموعات الميزات المثلى تلقائيًا للمهام المتدفقة ، والتي حققت نجاحًا كبيرًا في التطبيقات في العالم الحقيقي. تركز أساليب AFE الحالية بشكل رئيسي على تحسين فعالية الميزات المنتجة ، ولكن تجاهل قضية الكفاءة المنخفضة للتنفيذ على نطاق واسع. | arxiv | arabic |
تحفيز:} تنبؤ استجابات اضطراب الخلية الواحدة يتطلب خريطة بين توزيعات بيانات خلية واحدة غير مُزدوجة. توفر نظرية النقل الأمثل (OT) إطار مبدئي لبناء هذه الخرائط من خلال تقليل تكاليف النقل. | arxiv | arabic |
أظهرت آليات الاهتمام نتائج واعدة في مهام نمذجة التسلسلات التي تتطلب ذاكرة طويلة الأجل. أبحثت الأبحاث الأخيرة على آليات لتقليل التكلفة الحاسوبية للحفاظ على الذاكرة وتخزينها. | arxiv | arabic |
تعرض أنظمة الملاحة الذكية (INS) لعدد متزايد من متجهات الهجوم المعلوماتية، التي غالبا ما تتقاطع من خلال قنوات الاتصال بين INS وشبكة النقل أثناء عملية جمع البيانات. لقياس مرونة INS، نستخدم مفهوم حل Wardrop غير التوازن (WANES) ، والذي يتميز بالنتائج المحتملة للتعلم ضمن عدد محدود من التفاعلات. | arxiv | arabic |
احتمالية الضرورة والكفاية (PNS) تقيس احتمالية كون مجموعة من الميزات ضرورية وكفية للتنبؤ بالنتيجة. وقد أثبتت فعاليتها في توجيه تعلم التمثيل للبيانات غير المودية، وتعزيز الأداء التنبؤي وقوة النموذج. | arxiv | arabic |
إن إنشاء جزيئات نشطة جديدة لنحو بروتين معين هو مهمة صعبة للغاية للنماذج التوليد التي تتطلب فهم التفاعلات الفيزيائية المعقدة بين الجزيئة وبيئتها. في هذه الورقة ، نقوم بتقديم نموذج توليد جديد ، BindGPT الذي يستخدم نهجاً بسيطًا ومعقولًا لإنشاء جزيئات ثلاثية الأبعاد داخل موقع الالتزام بالبروتين. | arxiv | arabic |
يهدف تطوير النطاقات من متنبؤات الصندوق الأسود (DABP) إلى تعلم نموذج على نطاق هدف غير مسموح به تحت إشراف متنبؤ الصندوق الأسود المدرب على نطاق المصدر. لا يتطلب ذلك الوصول إلى بيانات النطاق المصدر ومعايير المتنبؤ ، وبالتالي معالجة قضايا خصوصية البيانات والتنقل في تكييف النطاق القياسي. | arxiv | arabic |
يهدف جدولة الآلات إلى تحسين تفويضات الوظائف للآلات مع الالتزام بقواعد التصنيع ومواصفات الوظائف. يؤدي هذا التحسين إلى خفض تكاليف التشغيل وتحسين استيفاء الطلب العميل وتعزيز كفاءة الإنتاج. | arxiv | arabic |
تمثل الأمراض المعدية، سواء كانت حديثة أو طويلة الأمد، العديد من الناس في خطر وتتسبب في عبء كبير على الصحة العامة في جميع أنحاء العالم. في عملية مكافحة الأمراض المعدية، فإن التنبؤ بالمخاطر الوبائية عن طريق نموذج نقل المرض يلعب دورا أساسيا في المساعدة في الوقاية من انتقال المرض والسيطرة عليه بطريقة أكثر فعالية. | arxiv | arabic |
هذه الورقة تعرض إطارًا جديدًا للتعلم عبر الإنترنت للتصنيف متعدد الفئات يسمى التعلم مع ردود الفعل المختففة. في كل خطوة زمنية، يتوقع الخوارزمية مجموعة من علامات المرشح بدلاً من علامة واحدة للمثال الملاحظ. | arxiv | arabic |
نحن ندرس نهجًا عامًا لتحسين طلبات المستخدم في نماذج انتشار النص إلى الصورة (T2I) عن طريق العثور على طلبات تعزز وظيفة مكافأة محددة في وقت الاختبار. على الرغم من استخدام نماذج مكافأة متنوعة لتقييم إنتاج الصور ، إلا أن طرق هندسة طلبات الآلية الحالية تستهدف عادة تشكيلات مكافأة محددة. | arxiv | arabic |
تُعد تقييمات خارج السياسة لسياسات القرارات المتسلسلة من البيانات الملاحظة ضرورية في تطبيقات التعلم المتمثّل في تعزيز الحزم مثل التعليم والرعاية الصحية. ومع ذلك، في مثل هذه الإعدادات، فإن المتغيرات غير الملاحظة تضايق الإجراءات الملاحظة، مما يجعل التقييم الدقيق للسياسات الجديدة مستحيلاً، أي غير قابلاً للتعرف عليه. | arxiv | arabic |
وقد حققت التعلم العميق للتعزيز إنجازات كبيرة في العديد من التطبيقات في العالم الحقيقي. ولكن هذه التطبيقات في العالم الحقيقي عادة ما يمكن أن توفر ملاحظات جزئية فقط لاتخاذ القرارات بسبب الاحتيالات والحواسيب الضوضاء. | arxiv | arabic |
كفاءة العينات هي خصائص حاسمة عند تحسين معايير السياسة لمراقب الروبوت. في هذه الورقة، نقوم بتقييم خوارزميات تحسين السياسة الحديثة. | arxiv | arabic |
يتم توليد كمية كبيرة من البيانات أثناء تشغيل أسطول السيارات السكنية، والتي يمكن أن تؤدي بسهولة إلى كارثة بعدية وتقليل القدرة على الاستقرار لشبكة السيارات السكنية. لحل هذه المشكلات وتقديم الصيانة التنبؤية، يقدم هذا البحث طريقة نظام متخصص للتشخيص للخطأ الهجراءي التي تجمع بين التجميع الفضائي القائم على الكثافة للتطبيقات م... | arxiv | arabic |
تعيق صلابة مشاكل التحسين المزيجي (CO) جمع حلول للتعلم المشرف عليه. ومع ذلك، فإن تعلم شبكات العصبية لمشاكل CO أمر صعب بشكل معروف بسبب عدم وجود البيانات المسموحة لأن التدريب يحتجز بسهولة في محلية optima. | arxiv | arabic |
حققت شبكات العصبية الرسمية القائمة على إرسال الرسائل نجاحًا كبيرًا في العديد من التطبيقات في العالم الحقيقي. بالنسبة لمجموعة صغيرة من العقدات المستهدفة التي تم أخذها من عينات ، يتم تقسيم عملية إرسال الرسائل إلى جزئين: إرسال الرسائل بين العقدات داخل المجموعة (MP-IB) والرسائل التي تمر من العقدات خارج المجموعة إلى تلك الم... | arxiv | arabic |
لا يزال توضيح نتائج شبكة عميقة تحدياً. في حالة تصنيف الصور، فإن أحد أنواع التفسيرات هو تحديد البيكسلات التي تؤثر بقوة على القرار النهائي. | arxiv | arabic |
الانهيار العصبي (NC) هو ظاهرة بسيطة ومتطابقة للشبكات العصبية العميقة (DNNs) في المرحلة النهائية من التدريب، حيث تتنهار ميزات الطبقة الأخيرة إلى وسائل الفصل وتشكل إطارًا صارمًا مثل الثنائي البسيط المتوافق مع متجهات التصنيف. ومع ذلك، لا تزال علاقة ميزات الطبقة الأخيرة بالبيانات والطبقات الوسطى أثناء التدريب غير مستكشفة. | arxiv | arabic |
نحن نقدم التدفق السريع السريع العصبي المضطرب (HCNAF) ؛ مقربة توزيع عالمية قوية مصممة لنموذج وظائف كثافة الاحتمال المشروط المعقدة بشكل تعسفي. يتكون HCNAF من تدفق السريع السريع السريع المشروط (AF) القائم على شبكة العصبية وشبكة فائقة يمكن أن تأخذ شروط كبيرة بطريقة غير السريعة وتخرج معايير الشبكة من AF. | arxiv | arabic |
إن خط الأنابيب لممارس الممارسة العادلة للطاقة الذرية ينقسم عموما إلى ثلاث مراحل: 1) اختيار تدبير العدالة. | arxiv | arabic |
نعتبر عملية التعلم عبر الإنترنت للتنبؤ بتسلسلة من النتائج للنماذج غير الملتوية. مقياس نموذجي لتقييم خوارزميات التعلم عبر الإنترنت هو الندم ولكن هذا التعريف القياسي للندم لا يمكن حلله بالنسبة للماذج غير الملتوية حتى في إعدادات خارج الإنترنت. | arxiv | arabic |
نحن نقدم بيئة التعلم الليزر (LLE) ، بيئة تعليمي تعزيز متعددة الوكلاء التعاونية التي يكون فيها التنسيق مركزيا. في LLE ، يعتمد الوكلاء على بعضهم البعض للقيام بالتقدم (تفاعل) ، ويجب أن يتخذوا بشكل مشترك تسلسلات محددة من الإجراءات لتحقيق النجاح (التنسيق الكامل) ، وإنجاز هذه الإجراءات المشتركة لا يؤدي إلى أي مكافأة متوسطة (... | arxiv | arabic |
نحن نثبت تجريبيا أن الانخفاض الكامل في تراجع على أهداف تدريب الشبكات العصبية يعمل عادة في نظام نسميه حافة الاستقرار. في هذا النظام، فإن القيمة الفردية القصوى للخسارة التدريبية هيسيان تتجول فوق القيمة الرقمية $2 / \text{(حجم الخطوة) }$، وتتصرف الخسارة التدريبية غير متناثرة على فترات زمنية قصيرة، ولكن تتناقص باستمرار على... | arxiv | arabic |
إن تحديد التنازلات بين الطرق القائمة على النموذج والتي لا تحتوي على النموذج هي سؤال مركزي في التعلم القوي. تقدم الطرق القائمة على القيمة مزايا حاسوبية كبيرة وغالبا ما تكون فعالة إحصائيًا مثل الطرق القائمة على النموذج. | arxiv | arabic |
في السنوات القليلة الماضية، بسبب التطبيق الواسع للتعلم العميق للمهام المتدفقة والقدرات التدريبية من النهاية إلى النهاية، تم طرح مخاوف متزايدة حول التحيزات المحتملة للأنماط المحددة وغير التمثيلية. العديد من الأعمال التي تركز على التشغيل غير المشرف عادة ما تستفيد من ميل النماذج العميقة لتعلم عينات `` `'' ، على سب... | arxiv | arabic |
تتبع سلوك العديد من الأنظمة الديناميكية معادلات التفاضل الجزئية المعقدة، ولكن لا تزال غير معروفة (PDEs). في حين تم اقتراح العديد من طرق التعلم الآلي لتعلم PDEs مباشرة من البيانات، فإن الطرق السابقة تقتصر على التقريبات في الوقت المنفصل أو تقضي على فرض الملاحظات التي تصل إلى الشبكات العادية. | arxiv | arabic |
نحن ندرس العملاء الذين يعملون في بيئة غير معروفة حيث هدف العميل هو إيجاد سياسة قوية. نعتبر السياسات القوية سياسات تحقق مكافآت متراكمة عالية لجميع البيئات الممكنة. | arxiv | arabic |
يقدم دمج التكيف منخفض الرتب (LoRA) في التعلم المشترك حلًا واعدةً للتكيف الكافي بالبرامج للنموذجات الكبيرة للغة (LLM) دون مشاركة البيانات المحلية. ومع ذلك، فإن العديد من الطرق المصممة لـ LoRA المشتركة تقدم تحديات كبيرة في توازن كفاءة الاتصالات ودقة النموذج وتكلفة الحسابات، وخاصة بين العملاء المتعددين. | arxiv | arabic |
نحن نقدم مهمة جديدة من تجميع المسارات من مجموعات بيانات التعلم التمهيدي غير التواصل، حيث يمثل كل مركز تجميع السياسة التي أنشأت مساراتها. من خلال الاستفادة من العلاقة بين التباين KL لتوزيع المسارات غير التواصلية ومزيج من التوزيعات التي تسببها السياسة، ونحن صيغ هدف تجميع طبيعي. | arxiv | arabic |
تحلل هذه الورقة مخاطر الخصوصية المحتملة المرتبطة بنماذج التنبؤ، مع التركيز بشكل خاص على تطبيقها في سياق الشبكات الذكية. في حين أن التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق توفر مفيدات قيمة، تنشأ المخاوف بشأن تعرضها للمعلومات الحساسة. | arxiv | arabic |
يحتوي التعلم المضمون لمنشاوزن (M-RL) الناجح مؤخراً على تنظيم كلباك ليبلر (KL) ضمنيًا من خلال زيادة وظيفة الجائزة مع اللوغاريثم من السياسة الاستوكاستية الحالية. على الرغم من أن هناك تحسن كبير مع سياسة بولتزمان softmax ، عندما يتم النظر في سياسة Tsallis sparsemax ، يؤدي التزايد إلى منحنى تعلم مسطح لجميع المشاكل المعتبرة ... | arxiv | arabic |
في هذا العمل، نقترح التعلم المشترك للبرق النادر (SSFL) ، وهو نهج مبسط للتعلم المشترك النادر مع اتصالات فعالة. يحدد SSFL شبكة فرعية نادرة قبل التدريب، ويتم الاستفادة من درجات الدرجة المبرمجية التي يتم تحديدها بشكل منفصل على بيانات العملاء المحليين في سيناريوهات غير ID ، ثم يتم جمعها ، لتحديد قناع عالمي. | arxiv | arabic |
قيم شابللي هي أدوات تحليلية رائعة في نظرية اللعبة لقياس أهمية اللاعب في اللعبة. بسبب خصائصها المحورية وال مرغوب فيها مثل الكفاءة ، أصبحت شعبية لتحليل أهمية الميزات في علوم البيانات والتعلم الآلي. | arxiv | arabic |
في مقال حديث وصفنا نوعًا جديدًا من الشبكة العصبية العميقة - آلة التعلم الدائمة (PLM) - التي قادرة على التعلم على الفور مثل الدماغ من خلال الوجود في حالة منخفضة المستوى الدمومية الدمومية (PSGD). هنا ، من خلال محاكاة عملية الممارسة ، نظهر كل من الذاكرة الانتخابية والنسيان الانتخابي عند إدخال تحيزات التذكر الإحصائية خلال ... | arxiv | arabic |
على الرغم من أن الانخفاض المرتفع مع زخم بولياك يستخدم على نطاق واسع في الآلات الحديثة والتعلم العميق ، إلا أن فهم ملموس لتأثيراته على مسار التدريب لا يزال محالًا. في هذا العمل ، أظهرنا تجربيًا أنه بالنسبة للشبكات المتحركة الخطية والشبكات العصبية غير الخطية ، فإن انخفاض الانخفاض المرتفع مع معدل التعلم الكبير يعرض كتالبت... | arxiv | arabic |
يتم تدمير إشارات الرادار في العالم الحقيقي في كثير من الأحيان من خلال مختلف القطع الأثرية ، بما في ذلك ضجيج المستشعرين والردود والتداخلات والإزعاج المتعمد ، والذي يختلف في النوع والشدة والدول. هذه الدراسة التجريبية تقدم نموذجًا جديدًا ، يسمى شبكة التعاون التشغيلي (CoRe-Net) لاستعادة إشارات الرادار العمياء ، المصممة لمع... | arxiv | arabic |
تعتبر التعلم المتعدد الذاتي القدرة الأساسية على تطوير عوامل اصطناعية متعددة النطاقات يمكن أن تعمل في بيئات معقدة. في سيناريوهات العالم الحقيقي، قد تكون المهام مترابطة (أو hierarchical) بحيث يتعين على الروبوت أولاً تعلم تحقيق بعضها لتحديد الشروط المسبقة لتعلم الآخرين. | arxiv | arabic |
على الرغم من التقدم الكبير في السيارات الذاتية (AV) ، لم يتم استكشاف تطوير سياسات القيادة التي تضمن سلامة السيارات الذاتية وكفاءة تدفق المرور على حد سواء بعد. في هذه الورقة، نقترح طريقة تعزيزية تعزيزية من خلال الإنسان في الحلقة، تسمى البشر على أنها إطار للتعلم العميق من خلال التعزيز القائم على الاعتراف بالذكاء الاصطناع... | arxiv | arabic |
يتم تقييم المصنفين القائمين على التعلم الآلي عادةً عن طريق المقاييس مثل الدقة، ولكن هناك حاجة إلى تحليل أعمق لفهم نقاط القوة والضعف. تعد MLMC أداة استكشاف بصرية تتعامل مع تحدي مقارنة وتقييم مصنفين متعددين اللوائح. | arxiv | arabic |
هذا البحث يطور طريقة جديدة للكشف عن الخلل في بيانات سلسلة الزمن باستخدام شبكات عصبية مغلقة (CNNs) في الرعاية الصحية-IoT. يخلق الطريقة المقترحة هجومًا مناهضة خدمة مُوزعة (DDoS) باستخدام محاكاة شبكة IoT ، Cooja ، التي تحاكي أجهزة الاستشعار البيئية مثل درجة الحرارة والرطوبة. | arxiv | arabic |
مدفوعة بكفاءة وتقارب سريع للنماذج المُدرّسة مسبقاً لحل المهام المتدفقة، يدرس هذا الورق بشكل واسع تأثير نماذج التعلم المستمر (CL) كمتدربين مسبقاً. في كل من CL المُشرف عليها وغير المُشرف عليها، نرى أن جودة نقل التمثيل غالباً ما تزداد تدريجياً دون تدهور ملحوظ في أداء التنسيق الدقيق. | arxiv | arabic |
نعتبر مهمة تصنيف مسارات أنشطة القوارب كوكب لتقييم التهديدات البحرية. اعتبرت النهج السابقة مقاييس قائمة على الإنتروبي لجمع أنشطة القوارب إلى ثلاث فئات واسعة: المشي عشوائية، والمتابعة، والطاردة. | arxiv | arabic |
تعتبر تعلم التمثيل أساس النجاح الأخير لنماذج الشبكات العصبية. ومع ذلك، فإن التمثيلات الموزعة التي تولدها الشبكات العصبية ليست مثالية. | arxiv | arabic |
أظهرت أساليب Deep Neural Networks و Reinforcement Learning تجربياً إيجابية كبيرة في معالجة المشاكل المشتركة الصعبة. في هذه الأساليب تستخدم شبكة عصبية عميقة كمولد حل يتم تدريبها بعد ذلك بواسطة أساليب مبنية على التدرج (مثل التدرج السياسي) للحصول على توزيعات حل أفضل. | arxiv | arabic |
تعتبر التعلم المتعدد الوكلاء المعزز (MARL) عرضة للهجمات المتعددة للجهازات (AML) ، وتحتاج إلى دفاعات كافية قبل استخدامها في تطبيقات العالم الحقيقي. أجريت دراسة حول استخدام هجمات AML في وقت التنفيذ ضد MARL والدفاعات ضد تلك الهجمات. | arxiv | arabic |
شهدت أساليب التعلم الآلي ارتفاعًا كبيرًا في تطبيقاتها في المجتمع العلمي. ومع ذلك ، فقد تم بذل القليل من الجهد لفهم هذه النماذج. | arxiv | arabic |
إن تدريب الشبكات العصبية المتحركة مع قيود ليبشيتز تحت معيار $l_{2}$ مفيد للثبات في صلابة العداء، والنحو المتحول، والتدريب المستقر، إلخ. في حين يمكن تصميم شبكات 1-Lipschitz عن طريق فرض قيود 1-Lipschitz على كل طبقة، فإن تدريب هذه الشبكات يتطلب أن تكون كل طبقة حافظة على المعايير التدريجية (GNP) لمنع التدريج من التلاشى. | arxiv | arabic |
النقل المثالي (OT) هو إطار رياضي ظهر لأول مرة في القرن الثامن عشر وأدى إلى مجموعة كبيرة من الطرق للإجابة على العديد من الأسئلة النظرية والتطبيقية. شهد العقد الماضي مساهمات ملحوظة من هذه المشكلة الكلاسيكية في تحسين التعلم الآلي. | arxiv | arabic |
في التطهير العادي، يتم تدريب شبكات الطلاب باستخدام علامات ملحة (SL) التي تقدمها شبكات المعلمين المسبقة التدريب، ومن المتوقع أن يتحسن الطلاب على المعلمين لأن SL هي إشراف أقوى من اللوائح الصلبة الأصلية. ومع ذلك، عند النظر في صمود العداوة، قد يصبح المعلمون غير موثوقين وقد لا يعمل التطهير العدائي: يتم تدريب المعلمين مسبقا ... | arxiv | arabic |
حققت دمج النماذج نجاحًا كبيرًا ، حيث تم اقتراح العديد من الطرق المبتكرة لتعزيز القدرات عن طريق دمج نماذج متعددة. ومع ذلك ، لا تزال هناك تحديات بسبب عدم وجود إطار موحد للتصنيف والتحليل المقارن المنهجي ، مما يؤدي إلى عدم الاتساق في المصطلحات والتصنيفات. | arxiv | arabic |
التنبؤ الدقيق بالرحلات بين المناطق أمر حاسم للتخطيط للنقل ، حيث يدعم تخصيص الموارد وتطوير البنية التحتية عبر أنواع مختلفة من النقل. على الرغم من استخدام نموذج الجاذبية على نطاق واسع بسبب بساطته ، إلا أنه غالباً ما يمثل بشكل غير كاف العوامل المعقدة التي تؤثر على سلوك السفر الحديث. | arxiv | arabic |
تعاني النهج الحالية للتعلم المشترك من عرق الزجاجة في الاتصالات وكذلك مشاكل التقارب بسبب مشاركة العملاء النادرة. في هذه الورقة نقدم خوارزمية جديدة ، تسمى FetchSGD ، للتغلب على هذه التحديات. | arxiv | arabic |
تدرس هذه الورقة مشكلة تحسين المجموع المحدد تحت استفسارات الرتبة الأولى وتحقق من فوائد الاستفسارات الاستراتيجية على أساليب مبنية على تراجيع الاستوتشستيك مقارنة مع استراتيجية الاستفسارات الموحدة. نحن نقوم أولاً بتقديم استفسارات درجة Oracle (OGQ) ، وهو خوارزمية مثاليّة تختار تراجيع مستخدم واحد مما يؤدي إلى أكبر تحسن متوقع... | arxiv | arabic |
يهدف تعلم التمثيل السببي (CRL) إلى تحديد العوامل السببية على مستوى عال وعلاقاتها من الملاحظات الارتفاعية الأبعاد ، مثل الصور. في حين تركز معظم أعمال CRL على تعلم التمثيلات السببية في بيئة واحدة ، في هذا العمل نقترح بدلاً من ذلك خطوة أولية نحو تعلم التمثيلات السببية من تسلسلات زمنية للصور التي يمكن تكييفها في بيئة جديدة... | arxiv | arabic |
ويتطلب وكلاء ذوي الذكاء الاصطناعي المنشغلين في العالم الحقيقي القدرة على التعاون بشكل موثوق مع البشر (كما وكلاء ذكي الذكاء الاصطناعي المتعددين الآخرين). لتوفير ضمانات رسمية لنجاح التعاون، يجب أن نقدم بعض الافتراضات حول كيف يمكن لوكلاء الشركاء أن يتصرفوا بشكل معقول. | arxiv | arabic |
تظهر اضطرابات التطور العصبي كعجز في المعرفي والاتصالات والسلوك والقدرة على التكيف، ويمكن للتشخيص المكافح على أساس التعلم العميق (CAD) تخفيف الموارد الصحية المتزايدة على التصوير العصبي. ومع ذلك، تحتوي التصوير العصبي مثل التصوير المكافح الفقري-الزمني على خصائص معقدة، مما يجعل التمثيلات المقابلة عرضة لعدد من الاضطرابات، م... | arxiv | arabic |
في حين أن التعلم العميق للتمثيل أصبح قادرًا بشكل متزايد على فصل التمثيلات ذات الصلة بالمهام عن العوامل الخلط الأخرى في البيانات، لا تزال هناك تحديان مهمتان. أولاً، غالباً ما يكون هناك عدد غير معروف وربما لا نهاية له من العوامل الخلطية التي تتزامن في البيانات. | arxiv | arabic |
وقد ركزت استرداد العوامل الخفية للتغيرات في البيانات العالية الأبعاد حتى الآن على إعدادات اصطناعية بسيطة. وبناء على الأهداف التي لا يتم إشرافها أو التي يتم إشرافها بشكل ضعيف، فقد تم تفويت العمل السابق على الآثار الإيجابية للتعلم التمثيلي على البيانات في العالم الحقيقي. | arxiv | arabic |
يتعامل التكيف في مجال التعلم المعزز (RL) بشكل أساسي مع تغيرات الملاحظة عند نقل السياسة إلى بيئة جديدة. العديد من النهج التقليدية للتكيف في مجال RL تمكن من تعلم وظيفة خريطة بين المصل والمنطقة المستهدفة بطرق صريحة أو ضمنية. | arxiv | arabic |
تحسين تأخر الذيل مع إدارة الموارد الحوسبة بفعالية أمر حاسم لتقديم خدمات عالية الأداء والحساسة بالتكامل في الحوسبة الحافة. تتطلب التطبيقات الناشئة ، مثل الواقع المضاف ، خدمات الحوسبة ذات تأخر منخفضة ذات موثوقية عالية على أجهزة المستخدم ، والتي غالباً ما تكون لديها قدرات حوسبة محدودة. | arxiv | arabic |
توفر شبكات العصبية البايزية (BNNs) إطارًا واعدةً لنموذج عدم اليقين التنبؤي وتعزيز صلابة خارج التوزيع (OOD) من خلال تقدير التوزيع الخلفي لمعلمات الشبكة. سلسلة ماركوف المرتفعة للشكل الاستوتشستي (SGMCMC) هي واحدة من أقوى الطرق للاستعراض الخلفي القابل للتحليل في BNNs ، حيث تحقق كفاءة من خلال الجمع بين هبوط التراكم المرتفعة... | arxiv | arabic |
أثبت بناء شبكات الدماغ الشاملة أهمية أساسية في تحليل الرسوم المغناطيسي الفمري في حالة الراحة. استناداً إلى أساس شبكة الدماغ، فقد تحسنت شبكات التخزين الرسمي القائمة على الفضاء والزمان أداء أساليب التعلم العميق في تصنيف سلسلة زمنية الرسوم المغناطيسي الفمري بشكل كبير. | arxiv | arabic |
يستخدم إطار تشفير القناة المصدر المشترك (JSCC) التعلم العميق لتعلم من البيانات أفضل رموز للتشفير المصدر والقناة. عندما يتم رسم إشارة الخروج ، بدلاً من أن تكون ثنائية ، مباشرة على نطاق IQ (قيمة المعقدة) ، نطلق على الإطار الناتج عن ذلك تشفير المصدر المشترك والتنمية (JSCM). | arxiv | arabic |
الرسوم البيانية هي اليوم متواجدة في كل مكان في مجالات معالجة الإشارات وتعلم الآلة. كأداة تستخدم لتعبير عن العلاقات بين الأشياء، يمكن نشر الرسوم البيانية لأغراض مختلفة: (أ) تجميع القمم، (د) تصنيف شبه المشرف على القمم، (ثالث) تصنيف المشرف على إشارات الرسوم البيانية، و (أ) تنسيق إشارات الرسوم البيانية. | arxiv | arabic |
ثلاثة خصائص رئيسية مطلوبة لنماذج التعلم الآلي الموثوق بها التي يتم نشرها في بيئات عالية المخاطر هي العدالة والوضوح والقدرة على احتساب أنواع مختلفة من التدفق. في حين تمت دراسة واسعة في التدفقات في دقة النموذج ، على سبيل المثال بسبب التحولات المتغيرة ، إلا أن التدفقات في مقاييس العدالة مع مرور الوقت لا تزال غير مستكشفة إ... | arxiv | arabic |
السيناريوهات المفقودة للبيانات شائعة جدا في تطبيقات ML بشكل عام وتطبيقات سلسلة زمنية / تسلسل ليست استثناءات. هذا الورق يتعلق بحل جديد على أساس شبكة عصبية متكررة (RNN) للتنبؤ بالسلسلة تحت البيانات المفقودة. | arxiv | arabic |
تعتبر التعلم الجزئي على اللوحة (PLL) مشكلة نموذجية للتعلم الضعيف الإشراف عليه، حيث يتم ملاحظة كل حالة تدريب مع مجموعة من اللوحات المرشحة. النماذج PLL ذاتية التدريب تحقق أداءً متطورًا ولكن تعاني من مشكلة تراكم الأخطاء الناجمة عن حالات غير واضحة بشكل خاطئ. | arxiv | arabic |
في السنوات الأخيرة، حققت أنظمة صنع القرار الآلي القائمة على البيانات نجاحًا هائلًا في مجموعة متنوعة من المجالات (مثل تقديم توصيات للمنتجات أو توجيه إنتاج الترفيه). في الآونة الأخيرة، يتم استخدام هذه الخوارزميات بشكل متزايد لمساعدة عملية صنع القرار الحساسة اجتماعياً (مثل القرار على من يجب قبوله في برنامج درجة أو تحديد ا... | arxiv | arabic |
التشغيل الترقمي هو تقنية ناشئة للبحث عن التشابه على نطاق واسع مبنية على تمثيل البيانات الابعادية العالية باستخدام رموز ثنائية الحفاظ على التشابه المستخدمة للتصفية والبحث الفعالة. وقد أظهرت مؤخرًا أن المرسومات الذاتية المتغيرة ، مع تمثيلات بيرنولي الخفية المعلمة من خلال شبكات عصبية ، يمكن تدريبها بنجاح لتعلم هذه الرموز ... | arxiv | arabic |
يتم وصف العديد من الأنظمة الفيزيائية بواسطة معادلات تفاضلية عادية أو جزئية يتم منح الحلول بواسطة وظائف هولومورفية أو مرومورفية في المجال المعقد. في كثير من الحالات ، يتم ملاحظة حجم هذه الوظائف فقط على نقاط مختلفة على محور jw الخيالية بحيث يكون قياس متماسك لفتراتها مكلفًا في كثير من الأحيان. | arxiv | arabic |
نظهر أن معايير التراجع $\ نبل \ نبل f(x) \ نبل \ $ ل $x \ سم \ exp(-f(x)) $ ، حيث $f$ هو متواصلة وسهلة بشكل قوي ، وتركز بشكل وثيق حول متوسطها. هذا يزيل حاجز في التحليل المتقدم السابق لخوارزمية مونت كارلو المتروبولية هاملتونية (HMC) التي تم دراستها جيدا للاستزمار من توزيع مخيم قوي. | arxiv | arabic |
تهدف طرق تكثيف المجموعات البيانية (DC) إلى تعلم مجموعة بيانات مختلطة أصغر مع سجلات بيانات معلومية لتسريع تدريب نماذج التعلم الآلي. طرق DC القائمة على مطابقة التوزيع الحالية (DM) تعلم مجموعة بيانات مختلطة من خلال مطابقة متوسط التوابل الخفية بين مجموعة البيانات المصطنعة والواقعية. | arxiv | arabic |
يمكن أن توفر أنظمة التوصية المشتركة أداءً جيدًا دون جمع بيانات مستخدمين خاصة ، مما يجعلها جذابة. ومع ذلك ، فإنها عرضة للهجمات التسممية المنخفضة التكلفة التي يمكن أن تدمر أدائها. | arxiv | arabic |
الرسوم البيانية في العالم الحقيقي معقدة عادةً ، وتعرض لعدم التنوع في الهيكل العالمي ، فضلاً عن التعدد المشترك القوي داخل الأحياء المحلية. في حين كشف مجموعة متزايدة من الأدب عن قيود الشبكات العصبية الشائعة للجراف (GNNs) في التعامل مع الرسوم البيانية المشتركة مع التعدد المشترك ، إلا أن القليل من العمل تم القيام به على ال... | arxiv | arabic |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.