cs.LG ورقة بحثية

Optimizing Likelihoods via Mutual Information: Bridging Simulation-Based Inference and Bayesian Optimal Experimental Design

تؤسس هذه الورقة رابطاً نظرياً بين الاستدلال القائم على المحاكاة (SBI) والتصميم التجريبي الأمثل البايزي (BOED) عبر حدود المعلومات المتبادلة، مما يتيح التحسين المتزامن للتصاميم التجريبية ودوال الاستدلال الموزعة لتعزيز أداء الاستدلال بشكل كبير في النماذج العلمية المعقدة.

Vincent D. Zaballa, Elliot E. Hui2026-08-14

📊 statistics

Multiview Representation Learning via Distributed Joint Latent Space Structuring

تتناول هذه الورقة تعلم التمثيل متعدد الرؤى الموزع من خلال اشتقاق حدود التعميم بناءً على طول الوصف الأدنى التي تكشف عن فوائد التقاط الارتباطات والترابط بين الرؤى، مما يؤدي إلى نموذج احتمالي جديد لخليط حاصل ضرب غاوسي يعتمد على البيانات يقوم بهيكلة الفضاء الكامن المشترك بفعالية دون الحاجة إلى التواصل بين العملاء.

Milad Sefidgaran, Piotr Krasnowski, Abdellatif Zaidi2026-08-14

📊 statistics

Accelerated Markov Chain Monte Carlo Algorithms on Discrete States

تقترح هذه الورقة فئة من خوارزميات أخذ العينات المتسارعة ذات الحالات المنفصلة التي توسع طريقة "متروبوليس-هاستينغز" عبر تفسير تطورها كتدفق متدرج على متشعب احتمالي (probability simplex) تحت مقياس "واسرشتاين-2" المنفصل، وذلك عبر الاستفادة من تسارع "نيستروف" القائم على الزخم ونظام جسيمات متفاعل لأخذ عينات بكفاءة من التوزيعات المستهدفة دون الحاجة إلى ثوابت التعيين.

Bohan Zhou, Shu Liu, Xinzhe Zuo, Wuchen Li2026-08-14

🤖 machine learning

ClimateSOM: A Visual Analysis Workflow for Climate Ensemble Datasets

تقدم هذه الورقة ClimateSOM، وهو سير عمل للتحليل البصري يجمع بين الخرائط ذاتية التنظيم والنماذج اللغوية الكبيرة لمساعدة علماء المناخ على استكشاف وتفسير وتحديد الأنماط في تباين مجموعات بيانات التوقعات المناخية، كما هو موضح من خلال دراسة حالة حول توقعات هطول الأمطار في غرب الولايات المتحدة والتي تم التحقق من صحتها من قبل خبراء في هذا المجال.

Yuya Kawakami, Daniel Cayan, Dongyu Liu, Kwan-Liu Ma2026-08-14

🤖 machine learning

Unlearning at Scale: State-Exact Trace-Preserving Deletion in Billion-Parameter Language Models

تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية ذات المليارات من المعلمات يمكنها تحقيق عملية حذف دقيقة ومطابقة للحالة مع الحفاظ على التتبع عبر إعادة تشغيل التدريب من مخزن رموز يستثني أمثلة محددة، شريطة أن يكون التنفيذ الأصلي قد جُهز بأدوات لتسجيل المصدر مع الاحتفاظ بنقطة تفتيش غير ملوثة، رغم أن هذه الطريقة لا تضمن الكفاءة الحسابية لطلبات الحذف المشتتة.

Abdullah X2026-08-14

🤖 machine learning

Online Correlation Clustering: Simultaneously Optimizing All $\ell_p$ -norms

تقدم هذه الورقة أول خوارزمية للتجميع الارتباطي عبر الإنترنت في نموذج "الإنترنت مع عينة" (online-with-a-sample) تحقق في آن واحد نسب تنافسية شبه مثالية لجميع معايير $\ell_p$ ، متجاوزة بذلك بفعالية قيود الصعوبة الجوهرية لنموذج الترتيب العشوائي القياسي.

Sami Davies, Benjamin Moseley, Heather Newman2026-08-14

🤖 machine learning

DiffGRM: Diffusion-based Generative Recommendation Model

تقدم هذه الورقة البحثية DiffGRM، وهو نموذج توصية توليدي قائم على الانتشار يتغلب على قيود الأساليب ذات التوليد الذاتي من خلال توظيف إطار انتشار منفصل مقنع مع استراتيجيات متخصصة للترميز والتدريب والاستدلال لتمكين السياق ثنائي الاتجاه والإشراف المتوازن لتحسين دقة التوصية.

Zhao Liu, Yichen Zhu, Yiqing Yang, Xiao Lv, Guoping Tang, Rui Huang, Qiang Luo, Ruiming Tang, Kun Gai, Guorui Zhou2026-08-14

📈 economics

A Bayesian latent class reinforcement learning framework to capture adaptive, feedback-driven travel behaviour

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم التعزيزي للفئات الكامنة البايزية لنمذجة سلوكيات السفر غير المتجانسة والمتكيفة، حيث تحدد ثلاث فئات متميزة من المسافرين ذات استراتيجيات فريدة لتطور التفضيلات والاستكشاف والاستغلال من خلال تحليل بيانات محاكي القيادة.

Georges Sfeir, Stephane Hess, Thomas O. Hancock, Filipe Rodrigues, Jamal Amani Rad, Michiel Bliemer, Matthew Beck, Fayya (…)2026-08-14

🤖 machine learning

RadarGen: Automotive Radar Point Cloud Generation from Cameras

يعد RadarGen إطار عمل يعتمد على الانتشار، يقوم بتخليق سحب نقاط رادارية واقعية للسيارات من صور كاميرا متعددة الزوايا عبر الاستفادة من الإشارات البصرية والدلالية والحركية المتوافقة مع منظور الرؤية المحيطية (BEV) لسد الفجوة بين المجالات في عمليات المحاكاة التوليدية متعددة الوسائط.

Tomer Borreda, Fangqiang Ding, Sanja Fidler, Shengyu Huang, Or Litany2026-08-14

🔬 physics

Reduced Order Modeling for Tsunami Forecasting with Bayesian Hierarchical Pooling

تقدم هذه الورقة إطار عمل "randPROM" الذي يجمع بين نموذج منخفض الرتبة قائم على إسقاط غاليركن المصحح وبين التجميع الهرمي البايزي لإنشاء بدائل احتمالية معايرة إحصائياً وذات أسس فيزيائية صلبة للتنبؤ بموجات التسونامي، مما يقلل التكاليف الحسابية بشكل كبير مع التنبؤ بدقة بأوقات وصول الأمواج وارتفاعاتها عبر سيناريوهات متنوعة.

Shane X. Coffing, John Tipton, Arvind T. Mohan, Darren Engwirda2026-08-14

→ السابق التالي ←

cs.LG

Optimizing Likelihoods via Mutual Information: Bridging Simulation-Based Inference and Bayesian Optimal Experimental Design

Multiview Representation Learning via Distributed Joint Latent Space Structuring

Accelerated Markov Chain Monte Carlo Algorithms on Discrete States

ClimateSOM: A Visual Analysis Workflow for Climate Ensemble Datasets

Unlearning at Scale: State-Exact Trace-Preserving Deletion in Billion-Parameter Language Models

Online Correlation Clustering: Simultaneously Optimizing All ℓp\ell_pℓp​-norms

DiffGRM: Diffusion-based Generative Recommendation Model

A Bayesian latent class reinforcement learning framework to capture adaptive, feedback-driven travel behaviour

RadarGen: Automotive Radar Point Cloud Generation from Cameras

Reduced Order Modeling for Tsunami Forecasting with Bayesian Hierarchical Pooling

Online Correlation Clustering: Simultaneously Optimizing All $\ell_p$ -norms