cs.LG ورقة بحثية

Nonlocal operator learning for fMRI encoding and decoding tasks

تقدم هذه الورقة إطار عمل لمؤثر تكامل عصبي كامن يستفيد من السياق الزماني والمكاني غير الموضعي لنمذجة ديناميكيات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي بفعالية، مما يثبت أن النوافذ الزمنية الأكبر وتسجيلات الدماغ الكاملة تحسن بشكل كبير كلاً من أداء فك التشفير والترميز للمحفز مع إنتاج تمثيلات كامنة أكثر هيكلية.

Andreas Kramer, Saugat Acharya, Alice Giola, Emanuele Zappala2026-05-21

💻 computer science

Latent Geometry as a Structural Monitor: Eigenspace Alignment for Anomaly Detection in Anonymity Networks

تقترح هذه الورقة إطاراً للمراقبة الهيكلية يكتشف الشذوذ في شبكة تور (Tor) للسرية عبر تحليل محاذاة الفضاء الذاتي ضمن هندسة كامنة مستقرة ذات تسعة أبعاد، حيث نجحت في تحديد أحداث تدهور الاتصال مع انعدام النتائج الإيجابية الكاذبة، وفي الوقت نفسه فندت فرضيات مغادرة المرحلات التقليدية.

Vaibhav Chhabra2026-05-21

🤖 machine learning

Miller-Index-Based Latent Crystallographic Fracture Plane Reasoning with Vision-Language Models

تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط يمكنها استخدام مؤشرات ميلر بفعالية كمتغيرات كامنة مهيكلة للاستدلال حول هندسة الكسر، حيث تستنتج فرضيات المستويات بشكل موثوق في الإعدادات المثالية، بينما ترفض مثل هذه التمثيلات بشكل صحيح عندما لا تدعم الفيزياء الأساسية ذلك عبر فئات المواد المتنوعة.

Qinwu Xu, Yifan Jiang2026-05-21

🤖 machine learning

Group-Algebraic Tensors: Provably-optimal Equivariant Learning and Physical Symmetry Discovery

تقدم هذه الورقة جبر التنسور $\star_G$ ، وهو إطار عمل يحول التكافؤ من قيد معماري إلى خاصية جبرية جوهرية، مما يتيح تقريباً للتنسور يحافظ على التماثل بشكل أمثل ومثبت، وتنبؤات ذات صيغة مغلقة لكل تمثيل غير قابل للاختزال، واكتشافاً للتماثلات الفيزيائية القائم على البيانات دون الحاجة إلى معرفة مسبقة بميكانيكا الكم.

Paulina Hoyos, Shashanka Ubaru, Dongsung Huh, Vasileios Kalantzis, Kenneth L. Clarkson, Misha Kilmer, Haim Avron, Lior H (…)2026-05-21

🤖 machine learning

Weight Decay Regimes in Grokking Transformers: Cheap Online Diagnostics

تُثبت هذه الورقة أن اضمحلال الوزن يعمل كمعلم تحكم حاسم يحكم الانتقال بين الحفظ، والتعميم (التفهم العميق/grokking)، والانهيار في نماذج المحولات (transformers) المدربة على الحساب النمطي، وتُقدم وسيلتين تشخيصيتين آنيتين فعالتين حاسوبياً تعتمدان على تنشيطات الانتباه لتتبع هذه الديناميكيات عبر مختلف أحجام النماذج وبنياتها.

Lucky Verma2026-05-21

🤖 machine learning

LLM Pretraining Shapes a Generalizable Manifold: Insights into Cross-Modal Transfer to Time Series

تُثبت هذه الورقة أن نماذج المحولات (transformers) المُدربة لغويًا يمكنها التنبؤ بالسلاسل الزمنية بفعالية لأن التدريب المسبق يُنشئ متشعبًا هندسيًا (geometric manifold) قابلًا لإعادة الاستخدام من الديناميكيات الهيكلية، مما يسمح لعملية الضبط الدقيق بمجرد محاذاة البيانات الرقمية مع هذه الاتجاهات الموجودة بالفعل بدلًا من تعلم الأوليات الزمنية من الصفر.

Alexis Roger, Prateek Humane, Zhenghan Tai, Gwen Legate, Andrei Mircea, Vasilii Feofanov, Irina Rish2026-05-21

📊 statistics

CASCADE Conformal Prediction: Uncertainty-Adaptive Prediction Intervals for Two-Stage Clinical Decision Support

تقدم الورقة البحثية CASCADE، وهو إطار عمل جديد للتنبؤ المطابق يعمل على نشر عدم اليقين المعرفي من مصنف فحص تغيير الأدوية لتوسيع نطاقات التنبؤ ديناميكيًا للتنبؤ بجرعة الليفودوبا في مرض باركنسون، مما يحقق فترات زمنية أضيق للحالات الواثقة مع الحفاظ على تغطية قوية للمرضى غير الواثقين.

Ricardo Diaz-Rincon, Muxuan Liang, Adolfo Ramirez-Zamora, Benjamin Shickel2026-05-21

🤖 machine learning

Training Language Agents to Learn from Experience

تقدم هذه الورقة إطار عمل التدريب داخل السياق (ICT) ومسار عمل قائم على التعلم التعزيزي يُمكّن الوكلاء اللغويين من استخلاص الخبرة من التفاعلات السابقة وتحويلها إلى مطالبات نظام قابلة لإعادة الاستخدام، مما يحقق تحسناً ذاتياً عبر المهام وتعمماً في البيئات غير المرئية دون إشراف بشري.

Yuval Shalev, Zifeng Ding, Mateja Jamnik2026-05-21

💻 computer science

Oracle Supervision Transfers for Hyperparameter Prediction in Model-Based Image Denoising

تقترح الورقة البحثية HyperDn، وهو متنبئ يعتمد على تكوين واحد مشروط، يقوم بنقل الإشراف المثالي (oracle supervision) من تكوينات إزالة الضجيج المصدرية إلى تكوينات هدف جديدة، مما يتيح التنبؤ بالمعلمات الفائقة بمستوى يقارب المستوى المثالي لمرشحات إزالة الضجيج في الصور القائمة على النماذج، وذلك بعدد أقل بكثير أو حتى بدون تسميات مثالية مستهدفة.

Jianmin Liao, Lixin Shen, Yuesheng Xu2026-05-21

💻 computer science

\ECUAS{n}: A family of metrics for principled evaluation of uncertainty-augmented systems

تجادل هذه الورقة بأن طرق التقييم الحالية للأنظمة المعززة باليقين غير كافية لاتخاذ القرار في ظل عدم اليقين، وتقترح عائلة جديدة من قواعد التسجيل الملائمة، \ECUAS{n}، والتي تسمح للمستخدمين بضبط المقايضة بين أخطاء التنبؤ وجودة عدم اليقين بناءً على احتياجات تطبيقات محددة.

Lautaro Estienne, Erik Ernst, Matías Vera, Pablo Piantanida, Luciana Ferrer2026-05-21

→ السابق التالي ←