cs.LG ورقة بحثية

A Principled Self-Referenced Early Stopping Approach for Deep Image Prior

تقترح هذه الورقة إطار عمل مبدئيًا للإيقاف المبكر المرجعي الذاتي لنموذج "الأولوية الصورية العميقة" (Deep Image Prior)، والذي يقوم بإنشاء صور مرجعية ذاتية زائفة للكشف بمتانة عن فرط التخصيص وتحقيق أداء إعادة بناء قريب من المثالي عبر مختلف مشكلات التصوير العكسي دون الحاجة إلى تقديرات دقيقة لمستوى الضجيج.

Chaoyan Huang, Cheng-Han Huang, Ismail R. Alkhouri, Rongrong Wang2026-05-26

🤖 machine learning

When Interpretability Becomes a Liability: Adversarial Attacks on CBM Concept Layers

تكشف هذه الورقة أن نماذج عنق زجاجة المفاهيم (CBMs) تمتلك ثغرة أمنية حرجة حيث يمكن للاضطرابات الطفيفة في المدخلات أن تتلاعب بشكل كارثي بطبقات المفاهيم الدلالية الخاصة بها، وتقترح SPECTRA، وهي طريقة دفاع جديدة تزيد من صعوبة الهجوم بشكل كبير مع الحفاظ على دقة التصنيف.

Aditya Sridhar2026-05-26

🤖 machine learning

Electricity Consumption Forecasting: An Approach Using Cooperative Ensemble Learning with SHapley Additive exPlanations

تقترح هذه الدراسة نهجاً للتعلم التجميعي التعاوني يسمى "معزز الفاصل الأضعف" (WSB)، والذي يدمج نماذج LSTM وRF وSVR وXGBoost المحسنة بخوارزميات جينية وخوارزمية سرب الجسيمات واختيار الميزات القائم على SHAP للتنبؤ بدقة باستهلاك الكهربال لمدة 12 شهراً في حرمين جامعيين تابعين لـ IFPR، كاشفاً أن قيم السلاسل الزمنية المتأخرة هي المتنبئات المهيمنة على المتغيرات المناخية.

Eduardo Luiz Alba, Gilson Adamczuk Oliveira, Matheus Henrique Dal Molin Ribeiro, Érick Oliveira Rodrigues2026-05-26

📊 statistics

UWM-JEPA: Predictive World Models That Imagine in Belief Space

تقدم الورقة البحثية نموذج UWM-JEPA، وهو نموذج عالم تنبؤي يستخدم كامنات مصفوفة الكثافة والمتنبئات الوحدوية للحفاظ على عدم اليقين أثناء عمليات التمرير الأعمى في البيئات ذات الملاحظة الجزئية، مما يتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية ذات الكامنات المتجهية في مهام حساسية الإجراءات المضادة وتخيل المستقبل.

Santosh Kumar Radha, Oktay Goktas2026-05-26

🤖 machine learning

CausalFlow: Causal Attribution and Counterfactual Repair for LLM Agent Failures

يُعد CausalFlow إطار عمل تدخلياً يحول إخفاقات وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة إلى إشارات تعلم موثوقة عبر نمذجة آثار التنفيذ لتحديد نقاط الفشل السببية وتوليد إصلاحات مضادة للواقع دنيا، وذلك من أجل التعافي الفوري أثناء الاختبار والإشراف التدريبي غير المتصل بالإنترنت.

Akash Bonagiri, Devang Borkar, Gerard Janno Anderias, Setareh Rafatirad, Houman Homayoun2026-05-26

⚡ electrical engineering

Parallel Differentiable Reachability for Learning and Planning with Certified Neural Dynamics and Controllers

تقدم هذه الورقة إطار عمل للوصول (reachability) قابل للتوازي وللاشتقاق في JAX، يجمع بين أنابيب التدفق بنماذج تايلور (Taylor-model flowpipes) وانتشار الحدود بأسلوب CROWN، لتمكين التدريب المعتمد والتخطيط القائم على التدرج لديناميكيات الشبكات العصبية وأجهزة التحكم تحت ظروف عدم اليقين.

Keyi Shen, Glen Chou2026-05-26

🤖 machine learning

Certified Robustness from Approximate Gaussian Mixture Structures in Pretrained Latent Spaces

تقترح هذه الورقة إطار عمل للمصنفات القوية القابلة للتحقق، والتي تستفيد من بنية خليط غاوسي التقريبية للفضاءات الكامنة مسبقة التدريب، حيث تثبت أن ضمانات المتانة تتدهور تدريجياً مع أخطاء التقريب التوزيعي، وتحقق دقة معتمدة هي الأفضل في فئتها على مجموعتي بيانات CIFAR-10 وImageNet دون اشتراط افتراضات توزيعية دقيقة.

Konstantinos Emmanouilidis, Tianjiao Ding, Nghia Nguyen, Nicolas Loizou, René Vidal2026-05-26

🔬 physics

PDEInvBench: A Comprehensive Dataset and Design Space Exploration of Neural Networks for PDE Inverse Problems

تقدم هذه الورقة PDEInvBench، وهو مجموعة بيانات مرجعية شاملة للمسائل العكسية للمعادلات التفاضلية الجزئية (PDE)، وتستخدمها لاستكشاف مساحات تصميم الشبكات العصبية، كاشفةً أن إجراء تدريب ثنائي المراحل يجمع بين الإشراف على المعلمات والضبط الدقيق للبواقي في وقت الاختبار، إلى جانب مدخلات مشتقات المعادلات التفاضلية الجزئية وظروف أولية متنوعة، يحسن بشكل كبير من أداء تقدير المعلمات.

Divyam Goel, Nithin Chalapathi, Sanjeev Raja, Aditi S. Krishnapriyan2026-05-26

🤖 machine learning

Not only where, But when: Temporal Scheduling for RLVR

تقدم هذه الورقة البحثية "الجدولة الزمنية" (Temporal Scheduling) لتعلم التعزيز ذي المكافآت القابلة للتحقق (RLVR)، وهي طريقة تضبط معايير تخصيص الائتمان ديناميكيًا على مدار مسار التدريب لإعطاء الأولوية لسلوكيات سياسة محددة قبل الانتقال إلى التحسين العام، مما يحقق ديناميكيات تعلم أكثر استقرارًا وكفاءة مع الحفاظ على اعتلاج السياسة (policy entropy).

Jinghao Zhang, Ruilin Li, Feng Zhao, Jiaqi Wang2026-05-26

⚡ electrical engineering

A Context Augmented Multi-Play Multi-Armed Bandit Algorithm for Fast Channel Allocation in Opportunistic Spectrum Access

تقترح هذه الورقة خوارزمية "متعددة الأذرع متعددة اللعب" معززة بالسياق، تقوم بنمذجة ضجيج القناة كاضطراب في المكافأة مرتبط بمعلومات حالة القناة، مستمدةً سياسات مؤشر خطية وغير خطية لتحقيق تخصيص أسرع وأكثر كفاءة للقنوات في أنظمة الوصول إلى الطيف الانتهازي.

Ruiyu Li, Guangxia Li, Xiao Lu, Jichao Liu, Yan Jin2026-05-26

→ السابق التالي ←