🤖 Category

cs.LG

23950 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Learning predictive models for combinations of heterogeneous proteomic data sources

تتقصى هذه الورقة تحديات دمج مصادر البيانات البروتومية غير المتجانسة (تنميط طيف الكتلة للعينة الكاملة ومصفوفات البروتين متعددة الإرسال) لتصنيف سرطان البنكرياس، حيث تُظهر أن النماذج الفعالة على مجموعات البيانات الفردية تفشل عند تطبيقها على البيانات المدمجة، وتقترح طرقاً متخصصة لدمج النماذج للتغلب على هذه القيود.

Michal Valko, Richard Pelikan, Miloš Hauskrecht2026-05-12
🔬 materials science

CrystalREPA: Transferring Physical Priors from Universal MLIPs to Crystal Generative Models

تُعد CrystalREPA إطار عمل جاهز للتشغيل يعمل على تعزيز استقرار وصلاحية ودقة البلورات المُولَّدة من خلال مواءمة تمثيلات النماذج التوليدية مع جهود التفاعل بين الذرات المعتمدة على تعلم الآلة (MLIPs) العالمية والمجمدة عبر هدف تبايني، مما يكشف أن فعالية جهد التفاعل بين الذرات (MLIP) في عملية النقل تعتمد على قابلية تمثيله للتمييز أكثر من اعتماده على معايير الدقة القياسية.

Chengqian Zhang, Yucheng Jin, Duo Zhang, Tiejun Li, Han Wang2026-05-12
📊 statistics

Survey-aware Machine Learning: A Guideline for Valid Population Health Inference based on Scoping Review

تقترح هذه الورقة "التعلم الآلي المدرك للمسح" (SaML)، وهو دليل إرشادي مكون من تسع خطوات مستمد من مراجعة نطاق لـ 16 دراسة، لمعالجة التحيزات وقضاق السريان في استدلال صحة السكان الناتجة عن تجاهل ميزات تصميم المسح المعقدة مثل أوزان المعاينة والطبقية في سير عمل التعلم الآلي القياسي.

YongKyung Oh, Henry W. Zheng, Jeffrey Feng, Alex A. T. Bui2026-05-12
🤖 machine learning

VORT: Adaptive Power-Law Memory for NLP Transformers

تقدم هذه الورقة البحثية VORT، وهي بنية "ترانسفورمر" (Transformer) مبتكرة تستبدل الاضمحلال الأسي القياسي بنواة ذاكرة ذات قانون قوة كسرية قابلة للتعلم، والتي يتم تقريبها بكفاءة عبر تفكيك مجموع الأسس لالتقاط التبعيات طويلة المدى في اللغة الطبيعية بشكل أفضل، مع توفير ضمانات نظرية صارمة بشأن دقة التقريب والتقارب.

Nabil Mlaiki2026-05-12
🤖 machine learning

PMCTS: Particle Monte Carlo Tree Search for Principled Parallelized Inference Time Scaling

تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية "Particle MCTS" (PMCTS)، وهي أول خوارزمية موازية مبنية على أسس منهجية لـ MCTS تحافظ على ضمانات التحسين المنهجي للسياسات مع التوسع بفعالية مع الحوسبة المتوازية والتفوق على النماذج المرجعية القائمة على الاستدلال عبر مجالات متنوعة.

Yaniv Oren, Viliam Vadocz, Joery A. de Vries, Wendelin Böhmer, Matthijs T. J. Spaan, Hendrik Baier2026-05-12
🤖 machine learning

Benchmarking Compositional Generalisation for Machine Learning Interatomic Potentials

تقدم هذه الورقة معياراً يتألف من أربع مهام لتقييم قدرات التعميم التركيبي لإمكانات الذرات المعتمدة على تعلم الآلة، مما يكشف أن حتى النماذج التأسيسية الحديثة تعاني بشكل كبير في التعميم على الهياكل الجزيئية غير المرئية مقارنة بأدائها على البيانات الموزعة ضمن النطاق.

Amir Masoud Nourollah, Irtaza Khalid, Stefano Leoni, Steven Schockaert2026-05-12
🤖 machine learning

Machine Learning-Based Graph Simplification for Symbolic Accelerators

تقدم هذه الورقة AutoSlim، وهو إطار عمل يعتمد على تعلم الآلة يستخدم مصنف "الغابة العشوائية" (Random Forest) لتقليم العقد والحواف الزائدة في الرسوم البيانية للأتمتة، مما يقلل من استخدام موارد مصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة (FPGA) بنسبة تصل إلى 40% مع تحسين معدل الإنتاجية وكفاءة الطاقة للمسرعات الرمزية مثل +NAPOLY.

Tiffany Yu, Rye Stahle-Smith, Darssan Eswaramoorthi, Rasha Karakchi2026-05-12
🤖 machine learning

Non-Parametric Rehearsal Learning via Conditional Mean Embeddings

تقدم هذه الورقة إطار عمل لتعلم التكرار غير المعلمي لمشكلة "تجنب المستقبل غير المرغوب فيه"، والذي يستخدم تضمينات المتوسط الشرطي وانحدار ريج للكرنل لنمذجة ديناميكيات القرار المعقدة وغير الخطية دون افتراضات معلمية مقيدة، مع توفير ضمانات اتساق نظرية وتحقق تجريبي.

Wen-Bo Du, Tian-Zuo Wang, Han-Jia Ye, Zhi-Hua Zhou2026-05-12
🤖 machine learning

Large Language Models for Sequential Decision-Making: Improving In-Context Learning via Supervised Fine-Tuning

تُثبت هذه الورقة أن الضبط الدقيق الخاضع للإشراف للنماذج اللغوية الكبيرة مسبقة التدريب على مسارات مُصنفة من قِبل "أوراكل" (oracle) بشكل غير متصل، يعزز بشكل كبير قدرات التعلم في السياق لاتخاذ القرارات المتسلسلة عبر عمليات ماركوف لاتخاذ القرار (MDPs)، وعمليات ماركوف لاتخاذ القرار ذات الملاحظة الجزئية (POMDPs)، وعمليات ماركوف لاتخاذ القرار ذات الملاحظة الجزئية والآلية (APOMDPs)، محققةً فجوات مثالية أقل بكثير من الطرق المرجعية، لا سيما في البيئات المعقدة، وطويلة الأفق، وذات الملاحظة الجزئية.

Minmin Zhang, Sina Aghaei, Soroush Saghafian2026-05-12
🤖 machine learning

A Geometric Perspective on Next-Token Prediction in Large Language Models: Three Emerging Phases

من خلال إعادة توظيف عدسات التمثيل كأدوات تشخيص هندسية لتتبع تطور الفضاءات الفرعية للقراءة التنبؤية عبر الطبقات، يكشف هذا البحث أن النماذج اللغوية الكبيرة تعالج التنبؤ بالرمز التالي من خلال ثلاث مراحل هندسية متميزة — التعددية البذرية، والتعلية الإحلالية، والتقارب البؤري — حيث تعمل زيادة عمق النموذج أساساً على تعزيز فك التباس المرشحين بدلاً من توسيع القدرة التمثيلية.

Gianfranco Lombardo, Giuseppe Trimigno, Stefano Cagnoni2026-05-12