cs.LG ورقة بحثية

A Hierarchical Ensemble Pipeline for Anomaly Detection in ESA Satellite Telemetry

تقدم هذه الورقة مسار تجميع هرمي يجمع بين استخراج الميزات القائم على الـ shapelet والميزات الإحصائية مع النمذجة متعددة المستويات للكشف بفعالية عن الشذوذ الدقيق في بيانات التتبع متعددة المتغيرات لأقمار وكالة الفضاء الأوروبية (ESA) الاصطناعية، مما يظهر قدرة قوية على التعميم على معيار ESA-ADB.

Lorenzo Riccardo Allegrini, Geremia Pompei2026-05-11

🤖 machine learning

Toeplitz MLP Mixers are Low Complexity, Information-Rich Sequence Models

تقدم الورقة البحثية نموذج "Toeplitz MLP Mixer" (TMM)، وهو بنية شبيهة بالمحولات (transformer) تستبدل آلية الانتباه بضرب مصفوفة "توبليتز" (Toeplitz) ذات القناع المثلثي لتحقيق تعقيد أقل من التربيعي، مع إظهار كفاءة تدريب فائقة، وقدرة أعلى على الاحتفاظ بالمعلومات، وأداء أفضل في التعلم داخل السياق مقارنة بالنماذج الأخرى ذات التعقيد الأقل من التربيعي.

Benjamin L. Badger, Ethan Roland2026-05-11

🤖 machine learning

From Canopy to Collision: A Hybrid Predictive Framework for Identifying Risk Factors in Tree-Involved Traffic Crashes

تستخدم هذه الدراسة إطاراً تنبؤياً هجيناً يجمع بين نموذج CatBoost، وتحليل SHAP، والانحدار اللوجستي على بيانات نظام تقارير حوادث الطرق (CRSS) للفترة 2020-2023 لتحديد عدم استخدام أحزمة الأمان، وعمر المركبة، والسرعة الزائدة، وتأثر السائق بوضع طبي كعوامل خطر حرجة لحوادث الأشجار الشديدة، مما يكشف عن تفاعلات معقدة تساهم في توجيه تدخلات السلامة المستهدفة.

Abdul Azim, Ahmed Hossain, Soumyadip Maitra, Panick Kalambay2026-05-11

🤖 AI

State Representation and Termination for Recursive Reasoning Systems

تقترح هذه الورقة إطاراً لأنظمة الاستدلال التكراري يمثل حالة الاستدلال المتطورة كـرسم بياني للحالة المعرفية، وتُقدم مقياس "فجوة الرتبة" (order-gap) كشرط محلي، وضروري وكافٍ لتحديد متى يكون من غير المرجح أن تؤدي التكرارات الإضافية إلى تحسينات.

Debashis Guha, Amritendu Mukherjee, Sanjay Kukreja, Tarun Kumar2026-05-11

⚡ electrical engineering

Multimodal synthesis of MRI and tabular data with diffusion in a joint latent space via cross-attention

تقدم هذه الورقة نموذج انتشار كامن متعدد الوسائط مبتكر يستخدم الانتباه المتقاطع والمشفرات التلقائية التباينية لتوليد أحجام رنين مغناطيسي وبيانات سريرية جدولية متماسكة بشكل مشترك ضمن مساحة كامنة مشتركة، مما يظهر قدرات توليد عالية الدقة على مجموعة بيانات الكوهورت الوطنية الألمانية ويؤسس لإثبات مفهوم لإنشاء توائم رقمية اصطناعية في مجال الرعاية الصحية.

Daniel Mensing, Jan Kapar, Jochen G. Hirsch, Matthias Günther, Horst Hahn, Marvin N. Wright2026-05-11

🤖 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 E $\Delta$ -MHC-Geo Transformer: Adaptive Geodesic Operations with Guaranteed Orthogonality

تقدم الورقة البحثية نموذج E $\Delta$ -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

→ السابق التالي ←

cs.LG

A Hierarchical Ensemble Pipeline for Anomaly Detection in ESA Satellite Telemetry

Toeplitz MLP Mixers are Low Complexity, Information-Rich Sequence Models

From Canopy to Collision: A Hybrid Predictive Framework for Identifying Risk Factors in Tree-Involved Traffic Crashes

State Representation and Termination for Recursive Reasoning Systems

Multimodal synthesis of MRI and tabular data with diffusion in a joint latent space via cross-attention

Transformer-Based Wildlife Species Classification from Daily Movement Trajectories

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

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

On Training in Imagination

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

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