cs.LG ورقة بحثية

Explanation of Dynamic Physical Field Predictions using WassersteinGrad: Application to Autoregressive Weather Forecasting

لمعالجة مشكلة ضبابية عزو الميزات الناتجة عن الإزاحة الهندسية في المجالات الفيزيائية الديناميكية، تقدم هذه الورقة البحثية **WassersteinGrad**، وهي طريقة تستخدم مراكز باريسنت (barycenters) لـ "واسرشتاين" الإنتروبية لتجميع خرائط العزو المضطربة، مما يوفر تفسيرات أكثر دقة ومتانة لنماذج التنبؤ بالطقس ذاتية الانحدار.

Younes Essafouri, Laure Raynaud, Luciano Drozda, Laurent Risser2026-04-27

🤖 machine learning

Adaptive Head Budgeting for Efficient Multi-Head Attention

يقدم BudgetFormer آلية انتباه متعددة الرؤوس تكيفية تقوم بتخصيص عدد محدد من رؤوس الانتباه ديناميكيًا واختيار الأكثر صلة منها لكل مدخل، مما يحسن كلاً من الكفاءة الحسابية والأداء عبر مستويات التعقيد المختلفة للمهام.

Bilal Faye, Abdoulaye Mbaye, Hanane Azzag, Mustapha Lebbah2026-04-27

🤖 machine learning

Beyond Patient Invariance: Learning Cardiac Dynamics via Action-Conditioned JEPAs

تقترح الورقة البحثية إطار عمل جديداً للتعلم الذاتي الخاضع للإشراف يتجاوز ثبات المريض الساكن عبر استخدام نماذج عالمية مشروطة بالأفعال لتعلم الديناميكيات القلبية، مع معاملة الاعتلال كتحول تنبؤي في الحالات الفسيولوجية بدلاً من مجرد تسمية تصنيفية بسيطة.

Jose Geraldo Fernandes, Luiz Facury, Pedro Robles Dutenhefner, Wagner Meira Jr2026-04-27

🤖 machine learning

Detecting Concept Drift in Evolving Malware Families Using Rule-Based Classifier Representations

تقترح هذه الورقة طريقة هيكلية للكشف عن انزياح المفاهيم في عائلات البرمجيات الخبيثة المتطورة من خلال قياس التغيرات في مجموعات قواعد أشجار القرار عبر مقاييس مثل أهمية الميزات واتفاق التنبؤ، مما يثبت أن هذه التمثيلات القائمة على القواعد ترتبط بفعالية بتدهور الدقة وتحولات توزيع البيانات.

Tomáš Kalný, Martin Jureček, Mark Stamp2026-04-27

🤖 machine learning

Adversarial Malware Generation in Linux ELF Binaries via Semantic-Preserving Transformations

تقترح هذه الورقة مولداً جديداً للبرمجيات الخبيثة التنافسية لملفات Linux ELF الثنائية، والذي يحقق معدل مراوغة بنسبة 67.74% ضد مصنف MalConv من خلال تطبيق تحويلات تحافظ على الدلالات، وتحديداً عبر إيجاد أن حقن السلاسل النصية الحميدة في الملف التنفيذي هو وسيلة فعالة للغاية لتجاوز الكشف.

Lukáš Hrdonka, Martin Jureček2026-04-27

🤖 machine learning

Associativity-Peakiness Metric for Contingency Tables

تقدم هذه الورقة مقياس ذروة الترابط (AP)، وهو أداة جديدة وفعالة حاسوبياً صُممت لتقييم أداء خوارزميات التجميع من خلال التقاط سمات تفصيلية داخل جداول التوافق التي تفشل المقاييس التقليدية القائمة على المتجهات في الكشف عنها.

Naomi E. Zirkind, William J. Diehl2026-04-27

🤖 machine learning

Iterative Model-Learning Scheme via Gaussian Processes for Nonlinear Model Predictive Control of (Semi-)Batch Processes

تقترح الورقة البحثية مخطط تحكم تنبؤي بالنموذج (NMPC) يعتمد على تعلم النموذج بشكل تكراري وكفاءة في البيانات باستخدام العمليات الغاوسية، مما يتيح التحكم في العمليات غير الخطية (نصف الدفعات) من خلال التحديث التدريجي لنموذج ديناميكي بناءً على ملاحظات دفعية مع ضمان التشغيل الآمن عبر قيود الاحتمالية القائمة على عدم اليقين.

Tai Xuan Tan, Alexander Mitsos, Eike Cramer2026-04-27

🤖 machine learning

Operational Feature Fingerprints of Graph Datasets via a White-Box Signal-Subspace Probe

تقترح الورقة البحثية WG-SRC، وهو مسبار فضاء الإشارة ذو الصندوق الأبيض الذي يستبدل تمرير الرسائل الغامض بقاموس ثابت من إشارات الرسوم البيانية القابلة للتفسير لتشخيص خصائص مجموعة البيانات وتوفير توجيه آلي لتحسين الشبكات العصبية للرسوم البيانية.

Yuchen Xiong, Swee Keong Yeap, Zhen Hong Ban2026-04-27

⚡ electrical engineering

Time-Localized Parametric Decomposition of Respiratory Airflow for Sub-Breath Analysis

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتفكيك البارامتري يعمل على نمذجة تدفق الهواء التنفسي كمجموع من المكونات الموضعية زمنياً والمستندة إلى أسس فسيولوجية، مما يوفر سمات أكثر دقة وقابلية للتفسير للكشف عن التغيرات الطفيفة في التنفس، مثل تلك الناتجة عن الإرهاق المعرفي، مقارنة بالمقاييس العالمية التقليدية.

Victoria Ribeiro Rodrigues, Paul W. Davenport, Nicholas J. Napoli2026-04-27

🤖 AI

Aligning Dense Retrievers with LLM Utility via DistillationAligning Dense Retrievers with LLM Utility via Distillation

تقترح الورقة البحثية "تضمينات المحاذاة مع المنفعة" (UAE)، وهي إطار عمل يعمل على تحسين أداء الاسترجاع الكثيف عبر تدريب المشفرات الثنائية (bi-encoders) على محاكاة إشارات المنفعة القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من خلال هدف تقطير متخصص، مما يحقق مكاسب كبيرة في الدقة مقارنة بالنماذج المرجعية الدلالية مع البقاء أسرع بكثير من عملية إعادة الترتيب باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة.

Rajinder Sandhu, Di Mu, Cheng Chang, Md Shahriar Tasjid, Himanshu Rai, Maksims Volkovs, Ga Wu2026-04-27

→ السابق التالي ←