التصنيف: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)
-
خوارزمية تعتمد على ميزات دلالية خفيفة الوزن لاكتشاف عناصر الجداريات القديمة An algorithm based on lightweight semantic features for ancient mural element object detection
تعتبر الجداريات القديمة التي تم اكتشافها في الصين تراثًا ثقافيًا عالميًا ثمينًا، حيث تسجل المعلومات التاريخية لعصور مختلفة وتعمل كمواد تصويرية قيمة لدراسة المجتمع الصيني القديم. تشمل عناصر الجداريات الشخصيات والعربات والزهور والطيور والسحب الميمونة. يمكن أن تساعد الأبحاث الرقمية حول هذه العناصر في فهم التاريخ والثقافة بشكل أفضل. في هذه الورقة، أنشأنا مجموعة بيانات…
-
أذكى، أفضل، أسرع، أطول: مشفر ثنائي الاتجاه حديث للتدريب الدقيق والاستدلال السريع والفعال من حيث الذاكرة والسياق الطويل Smarter, Better, Faster, Longer: A Modern Bidirectional Encoder for Fast, Memory Efficient, and Long Context Finetuning and Inference
تقدم نماذج المحولات التي تعتمد على المشفر فقط مثل BERT توازنًا رائعًا بين الأداء والحجم لمهام الاسترجاع والتصنيف مقارنة بالنماذج الأكبر التي تعتمد على فك التشفير فقط. على الرغم من كونها العمود الفقري للعديد من خطوط الإنتاج، إلا أن هناك تحسينات باريتو محدودة على BERT منذ إصداره. في هذه الورقة، نقدم ModernBERT، الذي يجلب تحسينات…
-
استراتيجيات اختيار الميزات: تحليل مقارن لطرق قيمة SHAP والطرق المعتمدة على الأهمية Feature selection strategies: a comparative analysis of SHAP-value and importance-based methods
في سياق بيانات الاحتيال ببطاقات الائتمان عالية الأبعاد، يستخدم الباحثون والممارسون تقنيات اختيار الميزات لتعزيز أداء نماذج اكتشاف الاحتيال. تقدم هذه الدراسة مقارنة في أداء النموذج باستخدام أهم الميزات التي تم اختيارها بواسطة قيم SHAP (التفسيرات الإضافية لشابلي) وقائمة أهمية الميزات المدمجة في النموذج. تقوم كلا الطريقتين بتصنيف الميزات واختيار الأكثر أهمية لتقييم النموذج. لتقييم…