1388 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل EARL، وهو إطار عمل قائم على التعلم المعزز لشبكات O-RAN cell-free massive MIMO، يقوم بتكييف تكوينات الهوائيات ديناميكيًا لتقليل إجمالي استهلاك الطاقة مع تلبية متطلبات الأداء، محققًا توفيرًا في الطاقة يصل إلى 81% ضمن قيود الوقت الحقيقي تقريبًا.
تعيد هذه الورقة النظر في الحدود الأساسية لترميز المصدر الموجه نحو المهام من خلال تقديم حدود معدل-تشويه مدركة لنموذج المهمة تأخذ في الاعتبار عدم مثالية النموذج والقيود الهيكلية، مما يكشف أن المخططات المتعلمة الحالية تعمل بعيداً عن هذه الحدود النظرية بسبب تعقيد جانب المرسل.
تُظهر هذه الورقة أن الاستدلالات البسيطة يمكنها توليد استراتيجيات يومية فعالة للعبة "ووردل" (Wordle) بكفاءة من خلال إعطاء الأولوية لكلمات الحل المحتملة، مما يتجنب التكلفة الحسابية والغموض المرتبط بطرق البحث الشامل.
تقترح هذه الورقة بروتوكول نقل أعمى بنسبة واحد من اثنين عبر قنوات الضجيج الأبيض الغاوسي المضافة (AWGN) ذات المدخلات الثنائية باستخدام أكواد بولارية مع ترميز قائم على التماثل الذاتي العشوائي لتحقيق سرية تامة للمستقبل وسرية تقاربية للمرسل، مع اشتقاق معايير موثوقية مخففة وتحسين معدلات الطول المحدود من خلال توصيف التماثلات التحويلية البولارية.
تضع هذه الورقة حدوداً نظرية تقترب من التطابق، تُظهر أنه في حين أن إمكانية الوصول الخطي تُعد قيداً أقوى بكثير من مجرد التمثيل الخطي، إلا أنه لا يزال بإمكان عصبونات النماذج اللغوية تخزين عدد أسي من الميزات بموجب فرضية التمثيل الخطي.
تُظهر هذه الورقة أنه في إعدادات إلغاء الالتفاف الأعمى المحكومة، يتفوق مُقدِّر الحد الأدنى من متوسط مربع الخطأ الخطي (LMMSE) المتين والموثوق على طرق التقدير بأقصى احتمال لاحق (MAP) غير المستقرة، بينما يعمل أيضاً كبدء تشغيل فعال لتعزيز أداء واستقرار طرق التقدير بأقصى احتمال لاحق (MAP).
تقترح هذه الورقة طريقة مبتكرة لضغط البيانات بدون فقدان، تستخدم التعلم التعزيزي خارج السياسة (off-policy Reinforcement Learning) على بنية T5 لترميز البيانات إلى تسلسلات رمزية منفصلة، مما يحافظ على السلامة الهيكلية ويحقق نسب ضغط فائقة مقارنة بالنهج التقليدية للتعلم العميق القائمة على المتجهات.
تقدم هذه الورقة أول تحليل للمقايضة بين المعدل والموثوقية لعمليات التحديد الحتمي عبر قنوات غاوسية خطية عامة، مما يثبت أن الرؤى النظرية والأهمية العملية المستقرة من حالات المخرجات المنفصلة تمتد لتشمل الأنظمة ذات المخرجات المستمرة.
تقدم الورقة البحثية نموذج انتشار بواسون المتقطع القائم على نظرية المعلومات (ItDPDM)، وهو إطار توليدي جديد يحسن تقدير الاحتمالية وجودة أخذ العينات للبيانات المتقطعة من خلال الجمع بين النمذجة كاملة الحالات المتقطعة وفقد إعادة بناء بواسون مبتكر يحافظ على علاقة مثبتة مع احتمالية البيانات الدقيقة.
تتمم هذه الورقة توصيف دالات الإنتروبيا على الأوجه ثنائية الأبعاد للمنطقة متعددة الممتدات من الدرجة الرابعة عبر تحليل أنواع الأوجه العشرة المتبقية واستحداث بنى تصميمات توافقية جديدة للقيام بذلك.