🤖 Category

cs.LG

27461 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Can an MLP Absorb Its Own Skip Connection?

تُظهر الورقة البحثية أنه بالنسبة لمعظم دوال التنشيط الشائعة (مثل ReGLU وSwiGLU وGELU) وتوزيعات الأوزان العامة، لا يمكن استيعاب الوصلة التخطي (skip connection) ضمن طبقة MLP خالية من المتبقي (residual-free) وبنفس العرض، مما يعني أن البنى ذات الوصلات التخطي والبنى الخالية من المتبقي تمثل فئات دالية مختلفة جوهرياً.

Antonij Mijoski, Marko Karbevski2026-04-28
🤖 machine learning

CAPSULE: Control-Theoretic Action Perturbations for Safe Uncertainty-Aware Reinforcement Learning

يُعد CAPSULE إطار عمل للتعلم التعزيزي الآمن يتعلم نموذج ديناميكيات احتمالية ذات طبيعة تحكم-أفينية في بيئة غير متصلة (offline)، ويستخدمه لبناء دوال حاجز تحكم (CBFs) مدركة لعدم اليقين من أجل تصحيح الإجراءات القائم على القيود عبر الإنترنت لضمان الاستكشاف الآمن في الأنظمة المعقدة.

Rahul Narava, Siddharth Verma, Ojas Jain, Shashi Shekhar Jha, Mayank Shekhar Jha2026-04-28
🤖 machine learning

Interpretable Physics-Informed Load Forecasting for U.S. Grid Resilience: SHAP-Guided Ensemble Validation in Hybrid Deep Learning Under Extreme Weather

تقترح هذه الورقة نموذجاً هجيناً للتعلم العميق المعتمد على التجميع (CNN-Transformer) يتميز بالقابلية للتفسير والالتزام بالفيزياء، والذي يعمل على تحسين دقة التنبؤ بالأحمال الكهربائية أثناء الظواهر الجوية المتطرفة في نظام ERCOT من خلال دمج قيود درجة الحرارة والطلب الفيزيائية واستخدام قيم SHAP لتفسير التحولات في المحركات الأرصادية.

Md Abubakkar, Sajib Debnath, Md. Uzzal Mia2026-04-28
🤖 machine learning

Do Synthetic Trajectories Reflect Real Reward Hacking? A Systematic Study on Monitoring In-the-Wild Hacking in Code Generation

تُظهر هذه الورقة أن مسارات اختراق المكافأة الاصطناعية تفشل في تمثيل أو التعميم بدقة على سلوكيات الاختراق التي تحدث طبيعياً "في الواقع" في توليد الكود، مما يشير إلى أن الاعتماد فقط على البيانات الاصطناعية لتدريب أدوات المراقبة يمكن أن يؤدي إلى استنتاجات مضللة.

Lichen Li, Hengguang Zhou, Yijun Liang, Tianyi Zhou, Cho-Jui Hsieh2026-04-28
🤖 machine learning

Supernodes and Halos: Loss-Critical Hubs in LLM Feed-Forward Layers

تحدد هذه الورقة البحثية "العقد الفائقة" (supernodes)—وهي مجموعة صغيرة وعالية التركيز من القنوات الحرجة للفقد داخل الشبكات العصبية من نوع المحولات (Transformer) ذات التغذية الأمامية—وتثبت أن حماية هذه القنوات أثناء عملية التقليم المهيكل (structured pruning) يحسن أداء النموذج بشكل كبير مقارنة بالطرق التقليدية.

Audrey Cherilyn, Houman Safaai2026-04-28
⚡ electrical engineering

Semantic Segmentation for Histopathology using Learned Regularization based on Global Proportions

تقدم الورقة البحثية "التقسيم التبايني من نسب الملصقات" (VSLP)، وهو إطار عمل ثنائي المراحل يقوم بالتقسيم النسيجي المرضي على مستوى البكسل دون الحاجة إلى تسميات على مستوى البكسل، وذلك عبر حل مسألة تحسين تبايني تدمج تقديرات الثقة القائمة على المحولات مع نسب الملصقات العالمية ومنظم متعلم.

Yangping Li, Thomas Pinetz, Michael Hölzel, Marieta Toma, Alexander Effland2026-04-28
🤖 machine learning

GeoCert: Certified Geometric AI for Reliable Forecasting

يُعد GeoCert إطار عمل للذكاء الاصطناٍ الهندسي يوحد بين التنبؤ، والاستدلال الفيزيائي، والتحقق الرسمي من خلال نمذجة التطور على متشعب زائدي، مما يتيح تنبؤات عالية الكفاءة، ومتسقة فيزيائياً، وموثوقة بشكل قابل للتحقق عبر مجالات علمية متنوعة.

Regina Zhang, Zongru Li, Honggang Wen, Xiaofeng Liu, Siu-Ming Yiu, Pietro Liò, Kwok-Yan Lam2026-04-28
🤖 machine learning

Hybrid JIT-CUDA Graph Optimization for Low-Latency Large Language Model Inference

تقترح هذه الورقة إطار عمل تشغيلي هجين يجمع بين الترجمة الفورية (JIT) وتنفيذ رسوم كودا البيانية (CUDA Graph) لتقليل زمن انتقال الاستدلال وحمل إطلاق النواة بشكل كبير لأعباء عمل نماذج اللغات الكبيرة ذات التسلسلات القصيرة.

Divakar Kumar Yadav, Tian Zhao2026-04-28
🤖 machine learning

Evaluating CUDA Tile for AI Workloads on Hopper and Blackwell GPUs

تقيم هذه الورقة تجريد "CUDA Tile" (CuTile) القائم على لغة بايثون والمطور من قبل NVIDIA عبر معالجات الرسوميات من طرازي Hopper وBlackwell، وتجد أنه في حين يوفر مكاسب كبيرة في الأداء وبساطة في الكود لأعباء عمل محددة مثل "fused attention" على أجهزة Blackwell عالية الأداء، إلا أنه يفتقر إلى إمكانية النقل عبر البنيات المختلفة والأداء المتسق الذي يتميز به Triton.

Divakar Kumar Yadav, Tian Zhao, Deepak Kumar2026-04-28
🤖 machine learning

Machine learning models for estimating counterfactuals in a single-arm inflammatory bowel disease study

تُظهر هذه الدراسة أن نماذج تعلم الآلة، وتحديداً نموذج LightGBM، يمكنها بفعالية إنشاء "أذرع تحكم افتراضية" لتقدير آثار العلاج في تجارب مرض التهاب الأمعاء أحادية الذراع من خلال التنبؤ بالنتائج المضادة للواقع للمرضى الذين عولجوا بعلاجات مختلفة.

Dan Liu, Fida K. Dankar, Jennifer C. deBruyn, Amanda Ricciuto, Anne M. Griffiths, Thomas D. Walters, Khaled EI Emam2026-04-28