cs.LG ورقة بحثية

Trajectory-Regularized Stochastic Optimal Control via KL Divergence

تقدم هذه الورقة التحكم الأمثل العشوائي المنظم بالمسار (TRSOC)، وهو إطار عمل يدمج جزاء تباعد كولباك - ليبلر بين توزيعات المسارات المتحكم بها والمرجعية لتعديل التكلفة الجارية مع الحفاظ على بنية البرمجة الديناميكية، مما يؤدي إلى حلول ذات صيغة مغلقة في الإعدادات الخطية التربيعية ويسمح بموازنة قابلة للضبط بين الأداء والالتزام بالمسار المرجعي.

Mintae Kim, Koushil Sreenath2026-07-27

🤖 machine learning

Latent PDE mapping for efficient physics-informed learning across geometries with limited data

تقدم هذه الورقة البحثية "رسم خرائط المعادلات التفاضلية الجزئية الكامنة" (latent PDE mapping)، وهي تقنية تعلم مستوحاة من الفيزياء تعمل على تحويل بقايا المعادلات التفاضلية الجزئية الخاصة بالهندسة إلى فضاء كامن لتمكين التعميم الفعال عبر هندسات ثنائية وثلاثية الأبعاد متنوعة باستخدام بيانات تدريب شحيحة، محققةً انخفاضات كبيرة في الخطأ عند حل نموذج "ألييف-بانفيلوف" المعقد للكهرباء الفيزيولوجية للقلب.

Ingvild Askim Adde, Mary M. Maleckar, Gabriel Balaban2026-07-27

🤖 machine learning

IFCLoRA: Topology-Aware Rank Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

تُعد IFCLoRA طريقة لتخصيص الرتب تعتمد على الطوبولوجيا، حيث تستفيد من رسم بياني تفاعلي مشروط بالمهمة ومن مركزية تدفق المعلومات لتعيين الرتب المثلى مسبقاً لنماذج المحولات (Transformer) قبل عملية الضبط الدقيق، مما يؤدي إلى تحسين الأداء في كفاءة المعلمات مقارنة بالطرق التكيفية الحالية مع الحفاظ على تكاليف تدريب مماثلة.

Wei Zhang, Xinwu Liu, Yihang Cheng2026-07-27

📊 statistics

General Value Functions for Remaining Useful Life and Failure-Mode Prediction

تقترح هذه الورقة صياغة التنبؤ بالعمر النافع المتبقي ونمط الفشل كتقدير لدالة القيمة العامة المتجهة باستخدام مُقدِّر فرق زمني متعدد الخطوات، والذي يستفيد من بيانات التدهور الجزئية عبر التكرار الزمني للتفوق على طرق التعلم الخاضع للإشراف التقليدية، لا سيما في السيناريوهات التي تفتقر إلى ملصقات كاملة من التشغيل حتى الفشل.

Hao Yan, Ali Sarabi, Qing Zou, Boyang Xu2026-07-27

📊 statistics

An Insight on Evaluation Metrics Under the Imbalanced Case of Anomaly Detection

تحلل هذه الورقة كيفية سلوك مقاييس كشف الشذوذ الشائعة (AUROC، وAUPR، وF1-score، وMCC) تحت مستويات متفاوتة من عدم توازن الفئات عبر تقديم مشاهد مقاييس لتوفير إرشادات عملية لتفسير ومقارنة نتائج الكشف عبر مجموعات البيانات المختلفة.

Romain Hermary, Nesryne Mejri, Djamila Aouada2026-07-27

🤖 machine learning

Efficient Recommendations via Graph Coarsening and Label Propagation

تقترح هذه الورقة إطار عمل انتشار مرن ثنائي المراحل يجمع بين تخليص الرسوم البيانية (graph coarsening) وانتشار الملصقات (label propagation) لمعالجة تحديات القابلية للتوسع في أنظمة التوصية القائمة على الرسوم البيانية واسعة النطاق، محققةً تحسينات كبيرة في جودة التوصية (تصل إلى +24% في مقي المقاييس NDCG@5) مع موازنة الكفاءة الحسابية وزمن الاستجابة.

Alessandro Sbandi, Federico Siciliano, Fabrizio Silvestri2026-07-27

📊 statistics

Hopformer: Homogeneity-Pursuit Transformer for Time Series Forecasting

يُعد Hopformer إطار عمل "ترانسفورمر" (Transformer) مبتكرًا ثنائي المراحل يعزز التنبؤ بالسلاسل الزمنية من خلال استخراج اتجاه مشترك منخفض التباين أولاً عبر تجميع نمط التشتت لتوحيد الأنماط الزمنية، ومن ثم نمذجة التبعيات المتبقية باستخدام "ترانسفورمر" تم ضبطه بدقة عبر تقنية LoRA، محققًا أداءً رائدًا مع ضمانات نظرية حول مقايضات الانحياز والتباين والتعميم.

Wan Zhang, Qinjie Lin, Chan Lee, Weijian Li, Han Liu, Kai Zhang2026-07-27

🤖 machine learning

Evolution-Aware MSA Reasoning for Subsampling via Factor Graphs

تقدم هذه الورقة البحثية AP-REASONER، وهو إطار عمل للتحسين القائم على مخطط العامل (factor-graph) الذي يعامل عملية أخذ العينات الفرعية لـ MSA كمسألة قابلة للتحكم لموازنة الإشارات التطورية مثل الهوية والتنوع في التماثل بشكل صريح، مما يجعله يتفوق على الطرق الاستدلالية في التنبؤ ببنية البروتين واستعادة المجموعة التشكيلية.

Zhangzhi Xiong, Minzhang Li, Haotian Yu, Sixian Shen, Kexin Zhang, Mingrui Li, Jie Zheng, Kewei Tu, Jingyi Yu2026-07-27

💬 NLP

Cross-Tokenizer On-Policy Distillation via Byte-Prefix Marginalization

تقدم هذه الورقة البحثية طريقة "تجزئة بادئة البايت" (BPM)، وهي طريقة استخلاص معرفة جديدة تعتمد على السياسة الموحدة عبر أجهزة الترميز (cross-tokenizer on-policy distillation)، تعمل على إعادة التعبير عن توزيعات النموذج المعلم عبر مساحة بايت مشتركة للحفاظ على الكتلة الاحتمالية وتحسين أداء النموذج الطالب عبر معايير الرياضيات والبرمجة.

Hao Wang, Kun Yuan, Wenlin Zhong, Minglei Zhang, Han Xiao, Ming Sun, Honggang Qi2026-07-27

🤖 machine learning

Beyond Binary Rooftop Mapping: A Four-Class Deep Learning Framework for Green Roof Potential Assessment from Open Swiss Geospatial Data

تقدم هذه الدراسة إطار عمل للتعلم العميق مفتوح المصدر بالكامل، يتكون من أربع فئات، ويستفيد من البيانات الجيومكانية السويسرية المتاحة علنًا لرسم خرائط متزامنة للأسطح الخضراء القائمة، والألواح الشمسية، والأسطح ذات إمكانات التشجير في مدينة برن، مما يوفر للمخططين الحضريين أدلة شاملة لاستراتيجيات التكيف مع المناخ.

Htet Yamin Ko Ko2026-07-27

→ السابق التالي ←