🤖 Category

cs.LG

24939 ورقة بحثية

📊 statistics

FedSPDnet: Geometry-Aware Federated Deep Learning with SPDnet

يقدم FedSPDnet إطاري تعلم اتحادي مدركين للهندسة، وهما ProjAvg وRLAvg، المصممين للحفاظ على السلامة الهيكلية للمصفوفات المتماثلة والموجبة المحددة (SPD) أثناء عملية التجميع، متفوقاً بذلك على الطرق القياسية في مهام معالجة إشارات تخطيط كهربائية الدماغ (EEG).

Thibault Pautrel, Florent Bouchard, Ammar Mian, Guillaume Ginolhac2026-04-27
🤖 machine learning

Decoding High-Dimensional Finger Motion from EMG Using Riemannian Features and RNNs

تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات EMG-FK ومنظم ريمان الزمني (TRR)، وهو إطار عمل خفيف الوزن وعالي الأداء يتيح فك التشفير المستمر واللحظي لحركية الأصابع عالية الأبعاد من إشارات تخطيط العضلات (EMG) المأخوذة من أجهزة استهلاكية باستخدام ميزات التباين ريمان والوحدات المتكررة ذات البوابات (GRUs).

Martin Colot, Cédric Simar, Guy Cheron, Ana Maria Cebolla Alvarez, Gianluca Bontempi2026-04-27
🤖 machine learning

FeatEHR-LLM: Leveraging Large Language Models for Feature Engineering in Electronic Health Records

يُعد FeatEHR-LLM إطار عمل يحافظ على الخصوصية، يستخدم النماذج اللغوية الكبيرة والتوليد المعزز بالأدوات لإنتاج كود استخراج ميزات قابل للتنفيذ وذي معنى سريري تلقائياً من السلاسل الزمنية للسجلات الصحية الإلكترونية (EHR) غير المنتظمة والمتفرقة.

Hojjat Karami, David Atienza, Jean-Philippe Thiran, Anisoara Ionescu2026-04-27
🤖 machine learning

An Integrated Framework for Explainable, Fair, and Observable Hospital Readmission Prediction: Development and Validation on MIMIC-IV

تقترح هذه الورقة وتتحقق من صحة إطار عمل متكامل للتنبؤ بإعادة دخول المستشفى باستخدام قاعدة بيانات MIMIC-IV، والذي يحقق أداءً تنافسياً مع ضمان القابلية للتفسير السريري، وموثوقية النشر من خلال المعايرة، والعدالة الديموغرافية عبر مجموعات فرعية متعددة.

Isaac Tosin Adisa2026-04-27
🤖 machine learning

Adversarial Co-Evolution of Malware and Detection Models: A Bilevel Optimization Perspective

تقترح هذه الورقة إطار عمل دفاعي قوي للكشف عن البرمجيات الخبيثة باستخدام التحسين ثنائي المستوى لنمذجة التطور المشترك العدائي بين المهاجمين والمدافعين، مما يقلل بشكل كبير من معدلات التهرب ويزيد من تكاليف المهاجم مقارنة بالطرق التقليدية.

Olha Jurečková, Martin Jureček, Matouš Kozák, Róbert Lórencz2026-04-27
⚡ electrical engineering

Useful nonrobust features are ubiquitous in biomedical images

تُظهر هذه الورقة أن نماذج التعلم العميق في التصوير الطبي تستخدم سمات غير متينة وغير قابلة للتفسير لتعزيز الدقة القياسية، ولكن الاعتماد على هذه السمات يخلق مقايضة حيث يتحسن الأداء ضمن التوزيع مقابل التضحية بالمتانة تجاه تغيرات التوزيع.

Coenraad Mouton, Randle Rabe, Niklas C. Koser, Nicolai Krekiehn, Christopher Hansen, Jan-Bernd Hövener, Claus-C. Glüer2026-04-27
📊 statistics

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