📊 statistics
Causal Falsification of Digital Twins
تقترح هذه الورقة إطاراً للاستدلال السببي لتفنيد التوائم الرقمية بصرامة باستخدام البيانات الرصدية دون اشتراط فرضيات عدم الارتباك، وتثبت فعاليتها من خلال دراسة حالة لنمذجة تعفن الدم.
🤖 Category
cs.LG
22512 ورقة بحثية
🤖 machine learning
From Fake to Real: Pretraining on Balanced Synthetic Images to Prevent Spurious Correlations in Image Recognition
تقترح الورقة البحثية منهجية "من الزيف إلى الواقع" (FFR)، وهي مسار تدريب يتكون من خطوتين يقوم بتدريب النماذج مسبقاً على بيانات اصطناعية متوازنة لتعلم تمثيلات قوية للمجموعات الفرعية قبل الضبط الدقيق على بيانات حقيقية، مما يمنع الارتباطات الزائفة الناتجة عن خلط التوزيعات الاصطناعية والحقيقية ويحسن دقة أسوأ المجموعات بشكل كبير.
🔢 mathematics
Matrix Completion via Nonsmooth Regularization of Fully Connected Neural Networks
تقترح هذه الورقة DNN-NSR، وهي خوارزمية لإكمال المصفوفات تخفف من حدة الإفراط في التخصيص في الشبكات العصبية كاملة الاتصال عن طريق إدخال حدود تنظيم غير سلسة تدريجياً من نوع والنواة النووية وحل مشكلة الأمثلة غير المحدبة الناتجة باستخدام طريقة التدرج التقريبي المخصصة.
🤖 machine learning
Machine Learning and Data Analysis Using Posets: A Survey
تتناول هذه الدراسة الاستقصائية حالة التجزئة في أبحاث تعلم الآلة وتحليل البيانات باستخدام المجموعات الجزئية المرتبة (posets) من خلال اقتراح تصنيف رباعي المحاور، وتقديم مراجعة شاملة للنماذج والخوارزميات حتى عامي 2025-2026، وتنسيق الموارد الأساسية، ورسم أجندة بحثية نقدية لمستقبل التعلم المدرك للترتيب.
📊 statistics
Machine Learning for Inverse Problems and Data Assimilation
يقدم هذا الكتاب إطاراً رياضياً يوضح كيفية تطبيق مفاهيم تعلم الآلة على المسائل العكسية واستيعاب البيانات، وهو مُعد خصيصاً للباحثين في هذه المجالات مع توفير نظرة عامة موجزة عن الركائز الرياضية الأساسية.
🤖 machine learning
Discrete distributions are learnable from metastable samples
تُثبت هذه الورقة أن التوزيعات المنفصلة متعددة المتغيرات الحقيقية، بما في ذلك نماذج إيسينج، يمكن تعلمها بصرامة من عينات شبه مستقرة عبر الاستفادة من ملاحظة أن احتمالاتها الشرطية أحادية المتغير تظل قريبة من التوزيع المستقر رغم التباعد العالمي، مما يتيح استعادة فعالة للمعلمات والبنية عبر تقدير الاحتمال الشرطي.
🔢 mathematics
Community Detection for Contextual-LSBM: Theoretical Limitations of Misclassification Rate and Efficient Algorithms
تضع هذه الورقة حداً أدنى نظرياً لمعدل التصنيف الخاطئ الأمثل في اكتشاف المجتمعات ضمن نموذج الكتلة العشوائية السياقي المسمى (CLSBM)، وتقترح خوارزمية طيفية فعالة توفر تهيئة موثوقة لمزيد من الصقل، على الرغم من عدم تحقيقها للحد الأدنى النظري.
🤖 machine learning
ProPINN: Demystifying Propagation Failures in Physics-Informed Neural Networks
تحدد هذه الورقة السبب الجذري لإخفاقات انتشار الشبكات العصبية المعتمدة على الفيزياء (PINN) في انخفاض الارتباط التدرجي بين النقاط المتقاربة بسبب المعالجة أحادية النقطة، وتقترح ProPINN، وهي بنية جديدة توحد هذه التدرجات لتتفوق بشكل كبير على النماذج الحالية.
🤖 machine learning
On the Effect of Sampling Diversity in Scaling LLM Inference
تقدم هذه الورقة تحليلاً نظرياً وتجريبياً منهجياً يثبت أن إدخال تنوع ذي معنى في المطالبات أثناء استدلال النماذج اللغوية الكبيرة يحسن بشكل كبير من أداء توسع "الأفضل من N" (Best-of-) عن طريق تقليل معدلات الخطأ، مع وضع مبدأ المقايضة بين التنوع والدقة لتوجيه استراتيجيات أخذ العينات الفعالة.
📊 statistics
Probabilistic Emulation of the Community Radiative Transfer Model Using Machine Learning
تقدم هذه الورقة نموذجاً محاكياً احتمالياً قائماً على تعلم الآلة لنموذج انتقال الإشعاع المجتمعي، والذي يحقق دقة عالية في التنبؤ بدرجات حرارة السطوع وأخطائها، مما يوفر حلاً فعالاً من حيث الحوسبة للتغلب على الاختناقات في استيعاب الملاحظات الساتلية للتنبؤ بالطقس.