🤖 Category

cs.LG

24161 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Transformer-Based Wildlife Species Classification from Daily Movement Trajectories

تُثبت هذه الورقة أن نماذج التسلسل القائمة على تقنية "ترانسفورمر" (Transformer)، عند تدريبها على مسارات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) واسعة النطاق مع ميزات حركة مُعززة ودقة زمنية موحدة تبلغ ساعة واحدة، تتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية التقليدية مثل الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTMs) والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) في تصنيف أنواع الحياة البرية في ظل ظروف التحديات المتمثلة في تباين الدراسات ومحدودية البيانات.

Obed Irakoze, Prasenjit Mitra2026-05-11
🤖 machine learning

The EΔ\Delta-MHC-Geo Transformer: Adaptive Geodesic Operations with Guaranteed Orthogonality

تقدم الورقة البحثية نموذج EΔ\Delta-MHC-Geo Transformer، وهو بنية مبتكرة توحد بين الروابط فائقة التعامد المقيدة بالمنوعات (Manifold-Constrained Hyper-Connections)، وتعلم دلتا العميق (Deep Delta Learning)، وآلية "كايلي-هاوسهولدر" الهجينة (hybrid Cayley-Householder mechanism) لتحقيق تعامد تكيفي للمدخلات غير مشروط واستقرار فائق للمدى الطويل بعدد طبقات أقل مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Arash Shahmansoori2026-05-11
🤖 machine learning

Semantic State Abstraction Interfaces for LLM-Augmented Portfolio Decisions: Multi-Axis News Decomposition and RL Diagnostics

تقدم هذه الورقة واجهات تجريد الحالة الدلالية (SSAI)، وهي إطار منهجي لتعيين الأخبار المالية المتفرقة إلى إحداثيات دلالية قابلة للتدقيق لفصل جودة التمثيل عن أداء التحسين، حيث أثبتت من خلال التقييم التجريبي على الأسهم الأمريكية أنه بينما يوفر هذا النهج قابلية التفسير، فإن تجسيده المحدد المكون من أربعة محاور يقل أداءً عن النماذج المرجعية الأبسط وهو حساس لتكاليف المعاملات.

Likhita Yerra (AIVANCITY School of AI and Data), Remi Uttejitha Allam (AIVANCITY School of AI and Data)2026-05-11
🤖 machine learning

On Training in Imagination

تحلل هذه الورقة تأثير ديناميكيات التعلم وأخطاء نموذج المكافأة على التعلم المعزز القائم على النموذج، حيث تشتق استراتيجيات تخصيص العينات المثلى وتحدد طبيعة المقايضة بين استخدام مكافآت باهظة الثمن ومنخفضة الضجيج مقابل مكافآت أرخص وضوضائية لتحسين السياسة.

Nadav Timor, Ravid Shwartz-Ziv, Micah Goldblum, Yann LeCun, David Harel2026-05-11
🤖 machine learning

Beyond Factor Aggregation: Gauge-Aware Low-Rank Server Representations for Federated LoRA

تقدم الورقة البحثية GLoRA، وهو إطار عمل للتعلم الاتحادي المدرك للمقياس (gauge-aware) يعالج عدم التطابق الدلالي في تجميع LoRA الحالي عبر تقدير فضاء فرعي لتحديث التوافق وتجميع التحديثات في إحداثيات مرجعية مشتركة، مما يحقق أداءً فائقًا وتوافقًا في الرتبة عبر بيئات العملاء غير المتجانسة دون الحاجة إلى إعادة بناء كثيفة.

Jinqian Chen, Chang Liu, Jihua Zhu2026-05-11
🤖 machine learning

Gated QKAN-FWP: Scalable Quantum-inspired Sequence Learning

تقترح الورقة البحثية إطار عمل Gated QKAN-FWP، وهو إطار تعلم تسلسلي مستوحى من الكم وقابل للتوسع وكفء في المعلمات، يدمج مبرمجي الأوزان السريعة (Fast Weight Programmers) مع شبكات كولموغوروف-أرنولد الكمية أحادية الكيوبت لتحقيق دقة فائقة في التنبؤ طويل المدى على كل من المعايير الكلاسيكية وأجهزة الحوسبة الكمية ذات الضجيج المتوسط (NISQ) مقارنة بالنماذج المتكررة الأكبر حجماً.

Kuo-Chung Peng, Samuel Yen-Chi Chen, Jiun-Cheng Jiang, Chen-Yu Liu, En-Jui Kuo, Yun-Yuan Wang, Prayag Tiwari, Andrea Ces (…)2026-05-11
🤖 machine learning

STDA-Net: Spectrogram-Based Domain Adaptation for cross-dataset Sleep Stage Classification

تقترح الورقة البحثية STDA-Net، وهو إطار عمل للتكيف غير الخاضع للإشراف بين النطاقات يعتمد على المخطط الطيفي (spectrogram) ويدمج الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، وشبكات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTMs)، والتعلم التنافسي لتحقيق تصنيف قوي ومستقر لمراحل النوم عبر مجموعات البيانات المختلفة، متفوقاً بذلك على الأساليب الحالية القائمة على الإشارات أحادية البعد عبر مجموعات بيانات متعددة.

Unaza Tallal, Shruti Kshirsagar, Ankita Shukla2026-05-11
🤖 machine learning

Geometric Kolmogorov--Arnold Network (GeoKAN)

تقدم الورقة البحثية شبكات كولموغوروف-أرنولد الهندسية (GeoKANs)، وهي عائلة من النماذج التي تعزز تقريب الدوال والتعلم المستند إلى الفيزياء من خلال تعلم مترية ريمانية قطرية لطي إحداثيات المدخلات، مما يعيد تخصيص دقة التمثيل ديناميكيًا للتعامل بشكل أفضل مع الأنظمة الحادة والمتصلبة وغير المنتظمة.

Abhijit Sen, Bikram Keshari Parida, Giridas Maiti, Mahima Arya, Denys I. Bondar2026-05-11
🤖 machine learning

A Closed-Form Upper Bound for Admissible Learning-Rate Steps in Belief-Space Dynamics

تستنتج هذه الورقة حداً أعلى بصيغة مغلقة لخطوات معدل التعلم المقبولة في ديناميكيات فضاء الاعتقاد عبر نمذجة التحديثات كخطوات مسقطة للأمام على متماثل الاحتمالات، حيث يتم تعريف القبول بوصفه انكماشاً في هندسة KL/Bregman الطبيعية.

Zixi Li, Youzhen Li2026-05-11
🤖 machine learning

Gradient Extrapolation-Based Policy Optimization

تقترح الورقة البحثية طريقة "تحسين السياسة القائم على الاستقراء المتدرج" (GXPO)، وهي طريقة متوافقة للتركيب مع أساليب التعلم المعزز من طراز GRPO المخصصة للاستنتاج، حيث تقوم بتقريب عمليات التطلع متعددة الخطوات المكلفة باستخدام ثلاث تمريرات خلفية فقط لتحقيق تحسينات كبيرة في أداء (pass@1) وكفاءة التدريب دون الحاجة إلى عمليات سحب عينات جديدة.

Ismam Nur Swapnil, Aranya Saha, Tanvir Ahmed Khan, Mohammad Ariful Haque, Ser-Nam Lim2026-05-11