🤖 machine learning

Differentiable Parameter Optimization for DAEs with State-Dependent Events

تتناول هذه الورقة تحدي التحسين التفاضلي للمعلمات للمعادلات التفاضلية الجبرية شبه الصريحة ذات الأحداث المعتمدة على الحالة، وذلك من خلال صياغة المسألة كإشكالية مربعات صغرى مقيدة واقتراح استراتيجيتين متكاملتين لحساب التدرج: طريقة التفاضل التلقائي عبر المحاكاة وطريقة التدرج المنفصل الصريح، وكلاهما يوفر تدرجات صالحة في ظل ترتيب أحداث ثابت وعبور حواجز عرضي.

Ion Matei, Maksym Zhenirovskyy, Anthony Wong2026-05-08
📊 statistics

Direct Estimation of Schrödinger Bridge Time-Series Drifts: Finite-Sample, Asymptotic, and Adaptive Guarantees

تقدم هذه الورقة مُقدِّر "نادارايا-واتسون" مباشر للحقن (plug-in estimator) لزحزحات السلاسل الزمنية لجسور شرويدنجر غير المعلمية، والذي يعزل الخطأ الإحصائي عن عيوب التحسين ويوفر حدوداً موحدة للعينات المحدودة، وطبيعية تقاربية، بالإضافة إلى مُحدد عرض نطاق تكيفي ومثالي بمعدل الحد الأدنى الأقصى (minimax-rate-optimal).

Othmane Mazhar, Huyên Pham2026-05-08
🤖 machine learning

Active Learning for Conditional Generative Compressed Sensing

تقترح هذه الورقة إطار عمل توليدي مشروط للاستشعار المضغوط لاستعادة الصور يميز بين المطالبات الخاصة بتصميم أخذ العينات والمطالبات الخاصة بتكييف النموذج، حيث تثبت أن أخذ عينات كريستوفيل المتوافق مع المطالبات يحقق حدود استعادة مستقرة، بينما تظهر من خلال التجارب أن المطالبات تؤثر بشكل كبير على كل من توزيعات أخذ العينات وجودة إعادة البناء.

Alexander DeLise, Nick Dexter2026-05-08
📊 statistics

Estimating Implicit Regularization in Deep Learning

تقدم هذه الورقة طريقة تجريبية لمطابقة التدرج لتقدير التنظيم الضمني في أنظمة التعلم العميق المعقدة، حيث نجحت في استعادة العقوبات المعروفة وتوصيف التأثيرات التي كان من المستعصي تحديدها سابقاً مثل تلك الناتجة عن عملية إسقاط (dropout).

Joseph H. Rudoler, Kevin Tan, Giles Hooker, Konrad P. Kording2026-05-08
🤖 machine learning

On Semantic Loss Fine-Tuning Approach for Preventing Model Collapse in Causal Reasoning

تقترح هذه الورقة دالة فقدان دلالية ذات قيود منطقية قائمة على الرسوم البيانية وجدولة ديناميكية لمعامل "لامدا" لمنع الانهيار الكارثي للنماذج في الاستدلال السببي القائم على المحولات، مما يثبت أن هذا النهج ضروري لتحقيق تنبؤات مستقرة ومعتمدة على السياق، ويتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية القياسية للضبط الدقيق.

Pratik Deshmukh, Atirek Gupta2026-05-08
🤖 machine learning

Privacy Without Losing Place: A Paradigm for Private Retrieval in Spatial RAGs

تقدم هذه الورقة البحثية آلية "استبدال مرساة الخصوصية" (PAS)، وهي آلية هيكلية لأنظمة استرجاع المعزز بالتوليد المكاني (Spatial RAG) تحافظ على خصوصية موقع المستخدم من خلال ترميز المرساة النسبي، محققةً خطأً عدائيًا ملموسًا (370-400 متر) مع الحفاظ على جودة توليد قوية للمخروهات النهائية رغم الانخفاض المتوسط في أداء الاسترجاع.

Kennedy Edemacu, Mohammad Mahdi Shokri, Vinay M. Shashidhar, Jong Wook Kim2026-05-08
🤖 machine learning

Robustness of Graph Self-Supervised Learning to Real-World Noise: A Case Study on Text-Driven Biomedical Graphs

يقدم هذا البحث إطار عمل NATD-GSSL لتقييم التعلم الذاتي الإشراف على الرسوم البيانية (Graph Self-Supervised Learning) بشكل شامل على الرسوم البيانية الطبية الحيوية الواقعية والموجهة بالنصوص والمشوبة بالضجيج، كاشفاً أن بنيات إعادة بناء الميزات وتمرير الرسائل العلاقاتية ثنائية الاتجاه هي أكثر متانة تجاه الضجيج من بنيات إعادة بناء العلاقات أو التصميمات أحادية الاتجاه، محققة في النهاية تحسناً يصل إلى 7% مقارنة بالنماذج اللغوية المرجعية.

Othmane Kabal, Mounira Harzallah, Fabrice Guillet, Hideaki Takeda, Ryutaro Ichise2026-05-08
🤖 machine learning

A Unified Benchmark for Evaluating Knowledge Graph Construction Methods and Graph Neural Networks

تقدم هذه الورقة معياراً موحداً وقابلاً لإعادة الإنتاج في المجال الحيوي الطبي، يقيم بشكل مشترك متانة الشبكات العصبية الرسومية على الرسوم البيانية المستمدة من النصوص والمشوبة بالضجيج، وفعالية طرق بناء الرسوم البيانية المعرفية المختلفة من خلال مقارنتها بمرجع عالي الجودة تم إعداده من قبل خبراء.

Othmane Kabal, Mounira Harzallah, Fabrice Guillet, Hideaki Takeda, Ryutaro Ichise2026-05-08
🤖 machine learning

GRALIS: A Unified Canonical Framework for Linear Attribution Methods via Riesz Representation

تقدم هذه الورقة GRALIS، وهو إطار رياضي موحد يرتكز على مبرهنة ريس للتمثيل، والذي يضع شكلاً معيارياً لطرق العزو الخطي، محققاً في الوقت ذاته 13.5 من أصل 14 من الخصائص البديهية، ويوفر ضمانات رسمية للاكتمال، والتقارب، والتفاعلات متعددة المقاييس التي تفتقر إليها طرق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) الفردية.

Raimondo Fanale2026-05-08✓ Author reviewed
🤖 machine learning

Approximate Next Policy Sampling: Replacing Conservative Target Policy Updates in Deep RL

تقدم هذه الورقة أخذ عينات السياسة التالية التقريبية (ANPS) وتطبيقها، "القيمة المستقرة لـ PPO" (SV-PPO)، كنهج مبتكر يستبدل قيود السياسة المتحفظة بتوزيع تدريب معدل لتمكين تحديثات سياسة أكبر وأكثر أماناً في التعلم المعزز العميق.

Dillon Sandhu, Ronald Parr2026-05-08