🤖 Category

cs.LG

24017 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Accelerating Zeroth-Order Spectral Optimization with Partial Orthogonalization from Power Iteration

تقترح هذه الورقة البحثية ZO-MOPI، وهي طريقة تحسين من الدرجة صفر لضبط النماذج اللغوية الكبيرة، تعمل على تسريع التقارب من خلال استبدال التعامد الكامل باستراتيجية تعامد جزئي باستخدام تكرار القدرة والإسقاط الفرعي القائم على الزخم، محققةً تقارباً أسرع بمعدل 1.5 إلى 4 مرات من طريقة ZO-Muon المتطورة مع الحفاظ على دقة تنافسية.

Jiahe Chen, Ziye Ma2026-05-12
🤖 machine learning

Predicting Plasticity in Deep Continual Learning: A Theoretical Perspective

تثبت هذه الورقة نظرياً أن تشخيصات اللدونة الحالية، مثل رتب التمثيل ورتب نواتج تانغنت العصبية، يمكن أن تفشل في التنبؤ بفقدان القدرة على التدريب، وتقترح مقياساً جديداً يسمى "الجاهزية للتحسين" يجمع بين قوة الميول وموثوقيتها للتنبؤ بدقة أكبر بمكاسب التحسين المستقبلية في التعلم المستمر العميق.

Jiuqi Wang, Jayanth Srinivasa, Claire Chen, Shuze Daniel Liu, Ali Payani, Shangtong Zhang2026-05-12
🔬 physics

Nonlinear GENERIC Informed Neural Networks (N-GINNs): learning GENERIC dynamics with non-quadratic dissipation potentials

تقدم هذه الورقة الشبكات العصبية المستوحاة من إطار GENERIC غير الخطي (N-GINNs)، وهو إطار عمل للتعلم العميق يفرض الاتساق الديناميكي الحراري من خلال جهود تبدد محدبة لاكتشاف معادلات التطور بدقة للأنظمة التي تظهر ديناميكيات محافظة وتبددًا غير تربيعي.

Vojtěch Votruba, Zequn He, Weilun Qiu, Celia Reina, Michal Pavelka2026-05-12
💰 quantitative finance

A Market-Rule-Informed Neural Network for Efficient Imbalance Electricity Price Forecasting

تقترح هذه الورقة إطار عمل للشبكة العصبية مسترشداً بقواعد السوق، يقوم بدمج قواعد تشكيل أسعار عدم التوازن في فضاء كامن عصبي لتحقيق تنبؤ دقيق وفعال ومتين بأسعار الكهرباء بمعلمات أقل وتدريب أسرع من النماذج المرجعية للتعلم العميق العام.

Runyao Yu, Julia Lin, Derek W. Bunn, Jochen Stiasny, Wentao Wang, Yujie Chen, Tara Esterl, Peter Palensky, Jochen L. Cre (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Dependency-Aware Discrete Diffusion for Scene Graph Generation

تقدم هذه الورقة نموذج انتشار منفصل يعتمد على التبعية ومقيد هرمياً، يقوم بتوليد رسوم بيانية للمشاهد مهيكلة من اللغة الطبيعية عبر فصل البنية عن الدلالات، مما يؤدي إلى تحسين الدقة التركيبية في مهام توليد الصور اللاحقة مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية لتحويل النص إلى صورة وتوليد الرسوم البيانية.

Rajalaxmi Rajagopalan, Romit Roy Choudhury2026-05-12
🤖 AI

Robust Multi-Agent LLMs under Byzantine Faults

تقدم هذه الورقة بروتوكول "التوافق ذاتي الارتكاز" (SAC)، وهو بروتوكول تكراري للترشيح والتحسين لامركزي بالكامل، يُمكّن أنظمة الوكلاء المتعددين لنماذج اللغات الكبيرة من مقاومة الأخطاء البيزنطية بقوة والحفاظ على أداء موثوق عبر مختلف طوبولوجيات الاتصال دون الاعتماد على التنسيق القائم على القائد أو الثقة المبلغ عنها ذاتياً.

Haejoon Lee, Vincent-Daniel Yun, Hyeonho Oh, Dimitra Panagou, Sai Praneeth Karimireddy2026-05-12
🤖 machine learning

Towards Trustworthy Audio Deepfake Detection: A Systematic Framework for Diagnosing and Mitigating Gender Bias

تقترح هذه الورقة إطار عمل يعتمد على التشخيص أولاً للكشف عن التزييف العميق الصوتي، والذي يحدد الأسباب الجذرية للتحيز الجنساني — وتحديداً الاختلافات في التمثيل الصوتي، وتسرب الميزات، وعدم التماثل في التقييم — وتثبت أن استراتيجيات التخفيف المستهدفة، مثل تعديل العتبة الخاص بكل جنس وتنظيم العدالة على مستوى الحقبة التدريبية، يمكن أن تقلل بشكل كبير من عدم الإنصاف دون المساس بدقة الكشف.

Aishwarya Fursule, Shruti Kshirsagar, Anderson R. Avila2026-05-12
🤖 machine learning

A Tale of Two Problems: Multi-Task Bilevel Learning Meets Equality Constrained Multi-Objective Optimization

تجسّر هذه الورقة البحثية الفجوة بين التعلم متعدد المهام ثنائي المستوى وتحسين الأهداف المتعددة ذي القيود المساواتية من خلال إعادة صياغة الأول تحت فرضيات تقع في إطار التحدب المرتخي ليصبح الثاني، والذي يقترح المؤلفون من أجله خوارزمية مبتكرة تعتمد على جزاء "تشيبيشيف" الموزون تحقق تقارباً في زمن محدد إلى حالة الاستقرار في "باريتو" القائمة على شروط "كاراوش-كون-تاكر"، وتستكشف جبهة "باريتو" بشكل منهجي.

Zhiyao Zhang, Myeung Suk Oh, Zhen Qin, Jiaxiang Li, Xin Zhang, Jia Liu2026-05-12
🤖 machine learning

Bridging Spectral Operator Learning and U-Net Hierarchies: SpectraNet for Stable Autoregressive PDE Surrogates

تُعد SpectraNet مُعاملًا عصبيًا تكراريًا جديدًا يدمج التلافيف الطيفية المبتورة ضمن تسلسل هرمي لشبكة U-Net، وتستخدم كتلة طيفية متبقية مستهدفة مع فقدان اتساق شبه المجموعة لتحقيق تنبؤات مستقرة وطويلة الأمد للمعادلات التفاضلية الجزئية، مع انخفاض ملحوظ في الخطأ والتكلفة الحسابية مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية مثل FNO.

Enrique Hernández Noguera, Md Meftahul Ferdaus, Elias Ioup, Mahdi Abdelguerfi, Julian Simeonov2026-05-12
🤖 machine learning

Contextual Plackett-Luce: An Efficient Neural Model for Probabilistic Sequence Selection under Ambiguity

تقترح الورقة البحثية نموذج "بلاكت بلاك-لوس السياقي" (CPL)، وهو نموذج عصبي فعال يجمع بين التقييم المتوازي وعملية اختيار ذاتية الانحدار خفيفة الوزن للتعامل بفعالية مع مهام التنبؤ بالتسلسل متعدد الأنماط والغامضة، مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية.

Noam Mizrachi, Nadav Har-Tuv, Shai Shalev-Shwartz2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ