تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدم في أنظمة التوصية من خلال عدسة التعلم المتباين على الرسم البياني (GCL)، خاصة في معالجة التحديات مثل ندرة البيانات ومشكلة البداية الباردة. يقترح المؤلفون إطارًا هيكليًا وتصنيفًا لبناء العرض في GCL، مصنفين الأساليب إلى ثلاثة أنواع: توليد الهيكل، توليد الميزات، وتوليد الوضعية. يتم فحص كل فئة بالتفصيل، مع…

تقدم هذه القسم نظرة عامة على الرسوم البيانية الهندسية، وهي رسوم بيانية متخصصة تتميز بخصائص هندسية أساسية لنمذجة مشكلات علمية متنوعة. على عكس الرسوم البيانية التقليدية، تعرض الرسوم البيانية الهندسية تماثلات فيزيائية مثل الترجمات، والتدويرات، والانعكاسات، مما يقدم تحديات لشبكات الأعصاب الرسومية الحالية (GNNs). للتغلب على هذه التحديات، طور الباحثون GNNs هندسية تدمج خصائص ثابتة…

تقدم هذه القسم نظرة عامة على التكيف منخفض الرتبة (LoRA)، وهي طريقة فعالة من حيث المعلمات للتعديل الدقيق تستخدم مصفوفات منخفضة الرتبة لتحديث طبقات الشبكة العصبية الكثيفة. لقد حظيت LoRA باهتمام كبير بسبب مزاياها في التعميم عبر المهام والحفاظ على الخصوصية، مما أدى إلى زيادة سريعة في الأدبيات ذات الصلة. تصنف الدراسة التقدم في LoRA…

تقدم هذه القسم نظرة عامة على الشبكات العصبية الرسومية الديناميكية (GNNs)، مع تسليط الضوء على أهميتها في معالجة البيانات المهيكلة على شكل رسومات التي تتطور مع مرور الوقت. بينما تركز الشبكات العصبية الرسومية التقليدية بشكل أساسي على الرسومات الثابتة، تدمج الشبكات العصبية الرسومية الديناميكية نمذجة التسلسل لالتقاط الاعتماد الزمني، مما يوفر تمثيلًا أكثر دقة للشبكات…

تقدم هذه القسم نظرة عامة على دور نماذج اللغة الكبيرة التوليدية (LLMs) في استخراج المعلومات (IE)، التي تركز على اشتقاق المعرفة الهيكلية من نصوص اللغة الطبيعية غير المنظمة. يقوم المؤلفون بإجراء مراجعة منهجية للتطورات الحديثة في دمج LLMs في مهام IE المختلفة، مصنفين الأدبيات بناءً على مهام فرعية وتقنيات مختلفة. يقومون بتحليل تجريبي لأحدث الأساليب…