🤖 Category

cs.LG

24017 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Discovery of Nonlinear Dynamics with Automated Basis Function Generation

تقدم هذه الورقة AutoSINDy، وهو إطار عمل هجين يجمع بين الانحدار الرمزي القائم على PySR والتعريف المتناثر (SINDy) لتوليد وتنقيح الدوال الأساسية تلقائياً، مما يتيح الاكتشاف القوي والدقيق للمعادلات الحاكمة للأنظمة غير الخطية حتى في ظل وجود ضجيج عالٍ.

Mohammad Amin Basiri, Charles Nicholson2026-05-12
📊 statistics

Learning stochastic multiscale models through normalizing flows

تقدم هذه الورقة إطار عمل يعتمد على البيانات يستفيد من التدفقات التنميطية لتعلم ديناميكيات عشوائية متعددة المقاييس فعالة من مسارات فردية، وذلك عبر تمثيل التوزيع الثابت المجهول للعمليات السريعة بارامترياً واستخدام الاستدلال التبايني البايزي لتقدير عدم اليقين.

Anan Saha, Arnab Ganguly2026-05-12
🤖 machine learning

One for All: A Non-Linear Transformer can Enable Cross-Domain Generalization for In-Context Reinforcement Learning

تقترح هذه الورقة أن المحولات غير الخطية يمكنها تحقيق التعميم عبر المجالات في التعلم المعزز داخل السياق من خلال العمل كمتعلمات فرق زمني قائمة على النواة تمثل دوال قيمة متنوعة ضمن فضاء هيلبرت لإعادة إنتاج النواة المشترك.

Bowen He, Juncheng Dong, Lin Lin, Xiang Cheng2026-05-12
🤖 machine learning

CALYREX: Cross-Attention LaYeR EXtended Transformers for System Prompt Anchoring

تقدم الورقة البحثية CALYREX، وهي بنية "ترانسفورمر" توظف الانتباه المتقاطع لترسيخ مطالبات النظام هيكلياً وعزلها عن مدخلات المستخدم، مما يؤدي إلى تحسين الالتزام بالتعليمات بشكل كبير وتقليل ثغرات الاختراق عبر مختلف مقاييس النماذج.

Li Lixing2026-05-12
🤖 machine learning

TIDES: Implicit Time-Awareness in Selective State Space Models

تقترح الورقة البحثية TIDES، وهو متغير من نماذج فضاء الحالة الانتقائية يحافظ على المعنى الفيزيائي لتقطيع الوقت للتعامل الأصلي مع السلاسل الزمنية غير المنتظمة مع الحفاظ على قدرة تعبيرية عالية لكل رمز عبر نقل اعتماد المدخلات من حجم الخطوة إلى مصفوفة الحالة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على معايير قياس السلاسل الزمنية.

Taylan Soydan, Miguel A. Bessa, Dirk Mohr, Rui Barreira2026-05-12
🤖 machine learning

Sequential Feature Selection for Efficient Landslide Segmentation from Multi-Spectral Data

تقدم هذه الورقة إطار عمل للاختيار الأمامي المتسلسل العائم (SFFS) يحدد مجموعة فرعية مدمجة وعالية الأداء مكونة من 8 قنوات من البيانات متعددة الأطياف والطبوغرافية لتجزئة الانهيارات الأرضية، مما يثبت أن الاختيار المنهجي للميزات يتفوق على النهج التقليدية من خلال تقليل العبء الحسابي وتعزيز التفسير الفيزيائي.

Arsalaan Ahmad, Oktay Karakus, Paul L. Rosin2026-05-12
📊 statistics

Accelerating Power Method with Fast Sketching for Stronger Low-Rank Approximation

تقدم هذه الورقة إطار عمل للتخطيط السريع (fast sketching framework) يعمل على تسريع طريقة القدرة (power method) لتقريب المصفوفات ذات الرتبة المنخفضة ذات الرتبة العالية، وذلك من خلال الاستفادة من التقريب الطيفي المنتظم لتحقيق أداء فعال ومثبت عددياً وقوي في تفكيك القيم المفردة (SVD)، والتحليل إلى عوامل (factorization)، وتقريب نيستروم (Nyström approximation).

Shabarish Chenakkod, Michał Dereziński2026-05-12
🤖 machine learning

WISTERIA: Learning Clinical Representations from Noisy Supervision via Multi-View Consistency in Electronic Health Records

تُعد WISTERIA إطار عمل لتعلم التمثيلات تحت الإشراف الضعيف للسجلات الصحية الإلكترونية، حيث تعمل على تحسين الأداء التنبئي والقدرة على التعميم عبر المؤسسات من خلال نمذجة الملصقات السريرية كملاحظات عشوائية وفرض الاتساق متعدد الرؤى لإزالة الضجيج ضمنياً في إشارات الإشراف غير المتجانسة.

Ruan Dong, Yuanyun Zhang, Shi Li2026-05-12
🤖 AI

EvoPref: Multi-Objective Evolutionary Optimization Discovers Diverse LLM Alignments Beyond Gradient Descent

يقدم EvoPref خوارزمية تطورية متعددة الأهداف باستخدام NSGA-II ومهايئات LoRA للتغلب على انهيار التفضيل في الطرق القائمة على التدرج، محققاً تنوعاً أكبر بكثير في محاذاة النماذج اللغوية الكبيرة مع الحفاظ على جودة تنافسية في المعايك القياسية.

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu2026-05-12
🤖 AI

Parameter-Efficient Neuroevolution for Diverse LLM Generation: Quality-Diversity Optimization via Prompt Embedding Evolution

تقدم الورقة البحثية QD-LLM، وهو إطار عمل للتطور العصبي فعال في المعلمات يقوم بتطوير تضمينات مطالبات مدمجة ضمن مخطط تحسين التنوع والجودة لتوجيه النماذج اللغوية الكبيرة المجمدة نحو مخرجات متنوعة وعالية الجودة، متفوقاً بشكل كبير على الأساليب الحالية في التغطية والمنفعة في المهام اللاحقة دون الحاجة إلى ضبط دقيق للنموذج.

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu2026-05-12