🤖 Category

cs.LG

23010 ورقة بحثية

🤖 machine learning

EMA-Nesterov: Stabilizing Nesterov's Lookahead for Accelerated Deep Learning Optimization

تقدم هذه الورقة البحثية EMA-Nesterov، وهي طريقة تحسين مستقرة تستبدل استشراف نستروف (Nesterov) قصير المدى والمشوش بمتوسط متحرك أسي للتحديثات لالتقاط اتجاهات المسار منخفضة التردد، مما يحقق تسارعاً في التقارب في كل من النظرية المحدبة وممارسات التعلم العميق عبر مختلف المحسنات.

Chung-Yiu Yau, Dawei Li, Athanasios Glentis, Valentyn Boreiko, Hoi-To Wai, Mingyi Hong2026-05-26
🤖 machine learning

Autoregression-Free Neural Operators for Time-Dependent PDEs

تقدم هذه الورقة البحثية "المشغلات العصبية الخالية من الانحدار الذاتي" (AFNO)، وهي إطار عمل مبتكر يقوم بخرائط المعادلات التفاضلية الجزئية المعتمدة على الزمن إلى فضاء كامن، ويستخدم مطابقة التدفق لنمذجة حقول المتجهات المستمرة زمنياً، مما يلغي التوليد التكراري بالانحدار الذاتي لتحقيق تنبؤات مستقرة طويلة الأمد مع تقليل تراكم الخطأ.

Jiaquan Zhang, Caiyan Qin, Haoyu Bian, Libin Cai, Yi Lu, Chaoning Zhang, Wei Dong, Yuanfang Guo, Yang Yang, Hen Tao Shen2026-05-26
🤖 machine learning

Generating 3D models from sketches of human faces using a combined approach of Convolutional Neural Networks, Procedural Modeling, and Contour Mapping

تقدم هذه الورقة طريقة مبتكرة لتوليد نماذج وجوه ثلاثية الأبعاد من الرسومات التخطيطية عبر الجمع بين الشبكات العصبية الالتفافية المدربة على اكتشاف تعبيرات الوجه عبر وحدات الحركة، ونموذج ثلاثي الأبعاد بارامتري (Valley Girl) لتطبيق تلك التعبيرات، وحلزونات الأفعى النشطة لمحاذاة النموذج الناتج مع خطوط الرسم التخطيطي.

Nancy Iskander2026-05-26
🤖 machine learning

Rethinking Feature Alignment in Generalist Graph Anomaly Detection: A Relational Fingerprint-based Approach

تقترح هذه الورقة ReFi-GAD، وهو نهج عام للكشف عن الشذوذ في الرسوم البيانية يتغلب على القيود الدلالية لطرق محاذاة الميزات الحالية من خلال استخدام بصمة علاقات عالمية مدركة للدلالات لترميز إشارات الشذوذ من المنظورين السياقي والهيكلي، مما يحقق أداءً فائقًا عبر الرسوم البيانية غير المرئية.

Yujing Liu, Yixin Liu, Yu Zheng, Alan Wee-Chung Liew, Xiaofeng Cao, Shirui Pan2026-05-26
📊 statistics

Different Statistical Perspectives for Understanding Generalisation in Graph Neural Networks

تستعرض هذه الورقة ثلاثة أطر إحصائية متميزة لفهم تعميم الشبكات العصبية الرسومية: الحدود القائمة على نظرية التعلم، والتقريبات التقاربية عبر حدود العرض اللانهائي أو الحجم اللانهائي، والتحليلات غير التقاربية تحت نماذج الرسوم البيانية العشوائية، مع تسليط الضوء على النتائج الرئيسية، والقيود، والأسئلة المفتوحة لكل منها.

Nil Ayday, Mahalakshmi Sabanayagam, Debarghya Ghoshdastidar2026-05-26
🤖 machine learning

From Simulation to Enaction: Post-trained language models recognize and react to their own generations

تُظهر هذه الورقة أن النماذج اللغوية التي خضعت للتدريب اللاحق تدرك ضمنيًا توليداتها الخاصة بالسياسة المتبعة من خلال انخفاض اعتلاج المخرجات الناتج عن تتبع المفاجأة الداخلي، بينما تمتلك أيضًا القدرة المتميزة على التعبير الصريح عن هذا الإدراك عبر آلية منفصلة.

Asvin G., Jack Lindsey2026-05-26
📊 statistics

Mean-Shift PCA by Knockoff Mean

تقترح هذه الورقة خوارزمية تحليل المكونات الرئيسية (PCA) مبتكرة ذات مرحلتين تعمل على إزالة ضوضاء إزاحة المتوسط من خلال إدخال اضطرابات "المتوسط المستنسخ" (knockoff mean) عمدًا، مستفيدةً من نظرية المصفوفات العشوائية للفصل طيفياً وإزالة المكونات الملوثة مع الحفاظ على الفضاء الذاتي الأصلي.

Mengda Li, Zeng Li, Jianfeng Yao2026-05-26
🤖 machine learning

JacQuant: STE-Free Quantization-Aware Training via Learned Jacobian Surrogates

يقدم مشروع "جواكانت" (JustQuant) إطار عمل جديد للتدريب الواعي بالكمية يستبدل "المقدر المباشر عبر المسار" (Straight-Through Estimator) الهش ببديل "جاكوبي" (Jacobian) خفيف الوزن ومتعلم، وذلك لاستقرار التدريب وتحقيق دقة أعلى في كمية النماذج اللغوية الكبيرة ذات البتات المنخفضة للغاية دون تعديل مكممات التمرير الأمامي أو تحمل تكاليف تشغيلية كبيرة.

Kai Yi, Vignesh Vivekraja, Harshit Khaitan, Steven Li2026-05-26
🤖 machine learning

Relative Repairability: A Calibration-Based Diagnostic for High-Sparsity Post-Pruning Allocation

تقدم هذه الورقة البحثية "قابلية الإصلاح النسبية" (Relative Repairability - RR)، وهي أداة تشخيصية قائمة على المعايرة تعمل على تحسين تقليم الأوزان عالي التشتت من خلال تخصيص الضرر للطبقات التي تكون فيها قابلية الاسترداد عبر الإصلاح خفيف الوزن في أعلى مستوياتها، وتتفوق بشكل خاص على الطرق الحالية مثل ERK وLAMP بالقرب من انتقالات قابلية الاسترداد الخاصة بالبنية المعمارية.

Qishi Zhan, Liang He, Minxuan Hu, Ziheng Chen2026-05-26