🤖 Category

cs.LG

22512 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Reducing the GPU Memory Bottleneck with Lossless Compression for ML -- Extended

تقدم هذه الورقة البحثية تقنية "تعبئة البتات الثابتة" (Invariant Bit Packing - IBP)، وهي خوارزمية ضغط غير فقدانية مبتكرة تتكامل بسلاسة مع مسارات تعلم الآلة (ML pipelines) للقضاء على اختناقات ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) وتسريع تدريب الشبكات العصبية الرسومية (GNN)، وعمليات البحث عن التضمينات في نماذج التعلم العميق للترشيح والتوصية (DLRM)، واستنتاج النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) بشكل كبير، دون التضحيات بالدقة المرتبطة بالضغط الفقداني.

Aditya K Kamath, Arvind Krishnamurthy, Marco Canini, Simon Peter2026-06-01
🤖 machine learning

SemStruct: Contextualizing Semantic Embeddings with Structural Information for Schema Matching

يعالج SemStruct أوجه القصور في مطابقة المخططات القائمة على التسلسل من خلال دمج النماذج اللغوية المدربة مسبقاً والمجمدة مع الشبكات العصبية الرسومية للاستفادة من السياق الهيكلي على مستوى الصف، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته دون الحاجة إلى الضبط الدقيق الكامل للنموذج.

Inwon Kang, Kavitha Srinivas, Nandana Mihindukulasooriya, Sola Shirai, Parikshit Ram, Horst Samulowitz, Oshani Senevirat (…)2026-06-01
🤖 machine learning

Beyond Accuracy: Evaluating Efficiency, Robustness and Explainability in Deep Learning for Malaria Diagnosis

تقوم هذه الورقة البحثية بتقييم نماذج التعلم العميق لتشخيص الملاريا باستخدام مجموعة بيانات NLM-Malaria، حيث تُثبت أن البنيات خفيفة الوزن تحقق دقة مماثلة للنماذج الأثقل، مع تسليط الضوء في الوقت ذاته على نقاط الضعف الحرجة في القابلية للتفسير اللاحق وثقة النموذج تحت تأثير فساد الصور، وذلك لتوجيه النشر السريري المسؤول في البيئات محدودة الموارد.

Olivier Kanamugire, Kerol Djoumessi2026-06-01
📊 statistics

Is the Last Layer Sufficient for Uncertainty Quantification?

تُثبت هذه الورقة، من خلال كل من التحليل النظري باستخدام نظرية المصفوفات العشوائية والتقييم التجريبي واسع النطاق، أن خطية الطبقة الأخيرة فقط لشبكة عصبية عميقة توفر أداءً في تقدير عدم اليقين المعرفي يضاهي خطية الشبكة الكاملة، مع تقديم كفاءة حسابية محسنة بشكل كبير.

Joseph Wilson, Chris van der Heide, Liam Hodgkinson, Fred Roosta2026-06-01
🤖 machine learning

AbstainGNN: Teaching Graph Neural Networks to Abstain for Graph Classification

تقدم هذه الورقة البحثية AbstainGNN، وهو إطار عمل جديد مدفوع نظرياً يزود الشبكات العصبية الرسومية بالقدرة على الامتناع عن التنبؤات غير المؤكدة من خلال نمذجة وظائف التصنيف والرفض معاً، وتحسين المقايضة بينهما نظرياً عبر منظور "PAC-Bayesian"، وإثبات الأداء المتفوق على مجموعات البيانات المرجعية من خلال استراتيجية تدريب فعالة مكونة من مرحلتين.

Xixun Lin, Zhiheng Zhou, Zhengyin Zhang, Yancheng Chen, Shuai Zhang, Ge Zhang, Shichao Zhu, Lixin Zou, Chuan Zhou, Peng (…)2026-06-01
🤖 AI

Differentially Private Preference Data Synthesis for Large Language Model Alignment

تقدم هذه الورقة DPPrefSyn، وهو أول إطار عمل لتوليد بيانات تفضيل اصطناعية ذات خصوصية تفاضلية لمحاذاة النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تعلم نموذج برادلي-تيري خاص باستخدام تحليل المكونات الرئيسية ذو الخصوصية التفاضلية (DP-PCA) والاستفادة من المطالبات العامة للحفاظ على القيم البشرية دون المساس بخصوصية المستخدم.

Fengyu Gao, Jing Yang2026-06-01
🤖 machine learning

IRIS: time-structured manifold projections

تقدم الورقة البحثية IRIS، وهي خوارزمية جديدة لتعلم المتشعبات مصممة لتصور البيانات البيولوجية الطبية عالية الأبعاد ذات البعد الزمني من خلال الحفاظ في آن واحد على الترتيب الزمني وطوبولوجيا المتشعب، مما يتغلب على قيود الطرق الحالية مثل t-SNE وUMAP في التقاط العمليات البيولوجية الديناميكية.

Brian Ondov, Chia-Hsuan Chang, Weipeng Zhou, Xingjian Zhang, Xueqing Peng, Yutong Xie, Huan He, Qiaozhu Mei, Hua Xu2026-06-01
🔬 physics

Learning Permutation-invariant Macroscopic Dynamics

تقترح هذه الورقة إطار عمل لمشفر تلقائي غير متأثر بالتبديل يتعلم تمثيلات كامنة منخفضة الأبعاد وديناميكيات عيانية للأنظمة المجهرية غير المرتبة من خلال إعادة بناء توزيعات الكتلة بدلاً من العينات ذات الترتيب الثابت، مما يظهر أداءً قوياً عبر أنظمة الجسيمات، والسوائل، وبيانات فيديو البوليمرات.

Zhichao Han, Mengyi Chen, Qianxiao Li2026-06-01
🧬 biology

The Geometry of Activity Cliffs: Representation Dependence and Multi-Scale Characterization of Activity Landscapes

تجادل هذه الورقة بأن المنحدرات النشطة هي في الغالب نواتج اصطناعية للمثيل الجزيئي والمقياس المختارين وليست خصائص جزيئية جوهرية، حيث تثبت من خلال اختبار معياري مكون من ست خطوات عبر خمسة عشر تكويناً أن التضمينات المختلفة تشفر جوانب متميزة من التعرف الجزيئي، مما يحدد ضمنياً ما يشكل المنحدر النشط.

Pawel Dabrowski-Tumanski, Bartosz Topolski, Dariusz Plewczynski, Tomasz Jetka2026-06-01
🤖 machine learning

Send a SCOUT First: Pre-hoc Reasoning for Adaptive Detector Allocation in Prompt-Injection Defense

تقدم الورقة البحثية SCOUT، وهو إطار عمل ديناميكي يعمل على تحسين الدفاع ضد حقن الأوامر (prompt-injection) عبر التخصيص التكيفي لكواشف متباينة وأحكام نماذج لغوية كبيرة (LLM judges) بناءً على الموثوقية والكمون المتوقع، مما يحقق انخفاضات كبيرة في معدلات نجاح الهجمات والكمون مقارنة بنهج الكاشف الواحد الثابت أو نهج الحكم الذي يعمل دائماً.

Shuhao Zhang, Jiarui Li, Qi Cao, Ruiyi Zhang, Pengtao Xie2026-06-01