🤖 Category

cs.LG

24017 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Max-pooling Network Revisited: Analyzing the Role of Semantic Probability in Multiple Instance Learning for Hallucination Detection

تقترح هذه الورقة طريقة فعالة حاسوبياً للكشف عن الهلوسة تستبدل حسابات الاتساق الدلالي المكلفة المستخدمة في مناهج التعلم التداخلي متعدد الوسائط (MIL) المتطورة بشبكة تجميع قصوى (max-pooling) وطبقة إدراك متعدد الطبقات (MLP) خفيفة الوزن، محققةً أداءً تنافسياً من خلال الاستفادة من الرؤى النظرية حول توسيع هامش القرار.

Shota Fujikawa, Issei Sato2026-05-12
📊 statistics

Higher-Order Equilibrium Tracking for EM-Compressible Online Estimation

تقدم هذه الورقة إطار عمل لتتبع التوازن من الرتبة العليا للتقدير عبر الإنترنت في نماذج المتغيرات الكامنة، والذي يفكك المُقدِّر إلى توازن دفعة مجمدة وفجوة تتبع، مُثبتاً أنه تحت شروط معينة من قابلية ضغط خوارزمية توقع الحد الأقصى (EM)، يرث المُقدِّر عبر الإنترنت الخصائص الإحصائية المثلى لطرق الدفعات مع تحقيق معدلات تقارب متسارعة من خلال متنبئات النفاث من الرتبة mm ومصححات من الرتبة ν\nu.

ZhiMing Li, Yue Song2026-05-12
🔢 mathematics

Rennala MVR: Improved Time Complexity for Parallel Stochastic Optimization via Momentum-Based Variance Reduction

تقترح هذه الورقة البحثية "Rennala MVR"، وهي امتداد لـ "Rennala SGD" يعتمد على تقليل التباين بالزخم، والذي يحسن نظرياً وتجريبياً التعقيد الزمني للتحسين العشوائي المتوازي في البيئات غير المتجانسة تحت فرضيات السلاسة لمتوسط المربعات.

Zhirayr Tovmasyan, Artavazd Maranjyan, Peter Richtárik2026-05-12
🤖 machine learning

Compact SO(3) Equivariant Atomistic Foundation Models via Structural Pruning

تقدم هذه الورقة طريقة للتقليم الهيكلي تحافظ على التكافؤ الدوراني (SO(3)) في النماذج التأسيسية الذرية من خلال إزالة كتل التمثيلات غير القابلة للاختزال، مما يحقق تقليلاً كبيراً في عدد المعلمات وتكاليف الحوسبة مع التفوق على النماذج الأصغر التي تم تدريبها من الصفر في كل من الدقة وكفاءة الضبط الدقيق للمهام اللاحقة.

Chen Wang, Siyu Hu, Guangming Tan, Weile Jia2026-05-12
🤖 machine learning

Bilinear autoencoders find interpretable manifolds

تقدم هذه الورقة البحثية المشفرات التلقائية ثنائية الخطية التي تستخدم كامنات تربيعية للكشف عن متشعبات متعددة الأبعاد وقابلة للتفسير في تنشيطات الشبكات العصبية، مما يثبت أن الأولويات الهندسية غير الخطية يمكنها تحسين إعادة البناء بشكل منهجي وكشف المفاهيم المركبة التي تغفل عنها الطرق الخطية.

Thomas Dooms, Ward Gauderis, Geraint Wiggins, Jose Oramas2026-05-12
🤖 AI

FragileFlow: Spectral Control of Correct-but-Fragile Predictions for Foundation Model Robustness

تقدم هذه الورقة FragileFlow، وهو منظم إضافي (plug-in regularizer) يعمل على صياغة والتحكم في أخطاء التنبؤ "الصحيحة ولكن الهشة" عبر تحليل طيفي مدرك للهامش (margin-aware spectral analysis) لتحسين متانة الحالة الأسوأ (worst-class robustness) في النماذج التأسيسية مع الحفاظ على دقة البيانات النظيفة.

Zhuoyun Li, Boxuan Wang, Jinwei Hu, Xiaowei Huang, Yi Dong2026-05-12
🤖 machine learning

Shapley Regression for Rare Disease Diagnosis Support: a case study on APDS

تقدم هذه الورقة "انحدار شابلي" (Shapley regression)، وهو نموذج جديد قائم على نظرية الألعاب يوازن بين القابلية للتفسير والقدرة التنبؤية من خلال رصد التفاعلات المعقدة للأعراض، مما يثبت فعاليته في تحسين تشخيص الاضطراب الوراثي النادر "متلازمة تنشيط PI3K8" (APDS) من خلال كل من مجموعات البيانات العامة وفوج سريري من الواقع العملي.

Safa Alsaidi, Tomás Brogueira, Nizar Mahlaoui, Marc Vincent, Guilherme Pelegrina, Nicolas Garcelon, Adrien Coulet, Migue (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Enhancing Adversarial Robustness in Network Intrusion Detection: A Layer-wise Adaptive Regularization Approach

تقدم هذه الورقة إطار عمل LARAR، وهو إطار عمل مبتكر يعزز متانة وقابلية تفسير أنظمة كشف التسلل في الشبكات من خلال دمج تحليل الثغرات على مستوى الطبقات، والتنظيم التكيفي، والمصنفات المساعدة لتحقيق دقة عالية في البيانات السليمة ودفاع فائق ضد مختلف الهجمات العدائية على مجموعة بيانات UNSW-NB15.

Hira Nasir, Eiman Javed, Balawal Shabir, Zunera Jalil, Ahmad Mohsin2026-05-12
🤖 machine learning

Non-Monotonic Latency in Apple MPS Decoding: KV Cache Interactions and Execution Regimes

تكشف هذه الورقة أن خلفية (MPS) الخاصة بشركة أبل تظهر طفرات زمنية غير رتيبة وغير متوقعة أثناء الاستدلال التوليدي (autoregressive inference)، حيث يمكن لأداء فك الترميز أن يتدهور فجأة بمقدار يصل إلى 21 ضعفاً لإعدادات محددة بسبب ديناميكيات تنفيذ الخلفية، مما يتناقض مع التوسع السلس الملحوظ في أنظمة المعالجات المركزية (CPU) وأنظمة (NVIDIA CUDA).

Willy Fitra Hendria2026-05-12
🤖 machine learning

Physics-Informed Neural PDE Solvers via Spatio-Temporal MeanFlow

تقدم هذه الورقة البحثية "Spatio-Temporal MeanFlow"، وهو حل عصبي جديد للمعادلات التفاضلية الجزئية (PDE) مستند إلى الفيزياء، يعمل على توسيع إطار عمل "MeanFlow" ليشمل النطاق الزماني والمكاني عبر استبدال حقل السرعة التوليدي بمؤثر المعادلات التفاضلية الجزئية الفيزيائي، مما يتيح حلولاً فعالة ودقيقة وقابلة للتعميم لكل من المعادلات التفاضلية الجزئية المعتمدة على الزمن والثابتة من خلال قيود تكاملية مستمرة.

Hanru Bai, Yuncheng Zhou, Difan Zou2026-05-12