الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق
-
إطار تعلم محفوظ لمعادلات تفاضلية جزئية متعددة الدقة لديناميات الزمان والمكان
2024 | المؤلف: Xin‐Yang Liu وآخرون | المجلة: Communications Physics | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تقدم البحث إطارًا جديدًا للتعلم العميق المدعوم بالفيزياء، يُطلق عليه اسم الشبكة العصبية المحفوظة PDE (PPNN)، والتي تهدف إلى تحسين نمذجة الفيزياء الزمنية المكانية المعتمدة على المعلمات من خلال دمج المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs) المعروفة مباشرة في بنية الشبكة العصبية. يتم تحقيق هذا الدمج من خلال كتل اتصال متبقية ثابتة في إعداد متعدد الدقة، مما…
-
الدرس: هجوم حقن بيانات زائفة متعدد التسميات باستخدام التعلم العميق للكشف عن المواقع
2024 | المؤلف: Jiwei Tian وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم التقدم في أساليب التعلم العميق لاكتشاف وتحديد هجمات حقن البيانات الزائفة (FDIA)، مع التركيز بشكل خاص على هجمات حقن البيانات الزائفة العدائية (AFDIA). بينما تناولت الأبحاث السابقة اكتشاف FDIA ذات التسمية الواحدة، يحدد المؤلفون فجوة كبيرة في دراسة الهجمات الدفاعية العدائية في سياق اكتشاف المواقع المتعددة التسمية لـ FDIA. لمعالجة ذلك، يقدمون…
-
نهج دمج مشترك قائم على التعلم العميق لاستغلال المعلومات التشريحية والوظيفية للدماغ في اضطرابات طيف التوحد
2024 | المؤلف: Sara Saponaro وآخرون | المجلة: Brain Informatics | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في هذه الدراسة، يستكشف المؤلفون دمج بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي والوظيفي لتعزيز أداء نماذج التعلم العميق (DL) في تمييز الأفراد المصابين باضطرابات طيف التوحد (ASD) عن الضوابط النامية بشكل طبيعي (TD). باستخدام مجموعة بيانات من مجموعات ABIDE I و II، شملت التحليل 1383 موضوعًا ذكريًا تتراوح أعمارهم بين 5 إلى 40 عامًا، تضم 680…
-
نهج جديد لتصنيف الأخبار المزيفة باستخدام نماذج التعلم العميق المعتمدة على LSTM
2024 | المؤلف: Halyna Padalko وآخرون | المجلة: Frontiers in Big Data | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تتناول الدراسة التحدي الحاسم في كشف الأخبار المزيفة في العصر الرقمي، حيث تعقد الانتشار السريع للمعلومات التمييز بين السرديات الأصلية والمزيفة. تركز على تطوير نماذج تعلم عميق متقدمة، وبالتحديد هياكل Bi-LSTM وهياكل Bi-LSTM المعتمدة على الانتباه، لتعزيز دقة تصنيف الأخبار المزيفة. تم تقييم النماذج بدقة باستخدام مقاييس مثل الاسترجاع، الدقة، F1-Score، الدقة، والخسارة، مما يظهر…
-
معالجة البيانات الآلية وهندسة الميزات لتطبيقات التعلم العميق والبيانات الضخمة: استبيان
2024 | المؤلف: Alhassan Mumuni وآخرون | المجلة: Journal of Information and Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدم في أتمتة مهام معالجة البيانات ضمن خطوط أنابيب التعلم العميق، مع التأكيد على أهمية هذه التطورات في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) وتطبيقات البيانات الضخمة. تركز أساليب الذكاء الاصطناعي الحديثة على تصميم خوارزميات تتعلم من البيانات، لا سيما من خلال التعلم العميق المراقب، مما سهل إنشاء أنظمة التعلم الآلي.…
-
شبكات عصبية كابسول محسّنة لتصنيف أمراض أوراق الطماطم
2024 | المؤلف: Lobna M. Abouelmagd وآخرون | المجلة: EURASIP Journal on Image and Video Processing | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لاكتشاف وتصنيف أمراض أوراق الطماطم باستخدام شبكة عصبية كبسولية محسّنة (CapsNet). غالبًا ما تكافح الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs) في التقاط العلاقات المكانية في الصور، وهو أمر حاسم لتحديد الخصائص المحددة لأمراض الأوراق. تستفيد منهجية CapsNet المقترحة من تقنيات تعزيز البيانات والمعالجة المسبقة لتحسين التدريب، محققة دقة مثيرة للإعجاب تبلغ…
-
نموذج قابل للتفسير يعتمد على تعلم الرسوم البيانية لتشخيص مرض باركنسون باستخدام تخطيط الدماغ المتعلق بالصوت
2024 | المؤلف: Shuzhi Zhao وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول هذه الدراسة التباين السريري لمرض باركنسون (PD) والتحديات في تحديد العلامات الحيوية الموثوقة لتخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). بينما تم تطبيق التعلم الآلي على تخطيط الدماغ الكهربائي في حالة الراحة لتشخيص مرض باركنسون، فإن فعاليته محدودة من خلال قابلية تفسير الميزات والتباين الفطري لبيانات حالة الراحة. تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق جديد، معالجة إشارات…
-
نظام تعلم عميق لتوقع وقت تقدم اعتلال الشبكية السكري
2024 | المؤلف: Ling Dai وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)اعتلال الشبكية السكري (DR) هو سبب رئيسي للعمى القابل للتجنب على مستوى العالم، يتميز بمخاطر تقدم متغيرة بين الأفراد المصابين بالسكري. لمواجهة هذا التحدي، قام الباحثون بتطوير والتحقق من صحة نظام تعلم عميق يسمى DeepDR Plus، الذي يتنبأ بمدة تقدم DR ضمن إطار زمني مدته خمس سنوات باستخدام صور قاع العين. تم تدريب النظام مسبقًا…
-
نموذج دمج تعلم عميق لتصنيف دقيق للأورام الدماغية في صور الرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: Nechirvan Asaad Zebari وآخرون | المجلة: CAAI Transactions on Intelligence Technology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقديم الكشف وتصنيف أورام الدماغ تحديات كبيرة بسبب التباين في مظهرها عبر صور الرنين المغناطيسي (MRI). تتناول هذه البحث هذه التحديات من خلال اقتراح نموذج دمج تعلم عميق (DL) يعزز دقة تصنيف أورام الدماغ. يدمج النموذج ميزات مستخرجة من عدة هياكل تعلم عميق، تحديدًا VGG16 وResNet50 وشبكات الاعتقاد العميقة التلافيفية (CDBN)، ويستخدم مصنف Softmax. لتعزيز…
-
الرصد الفضائي يكشف عن نشاط صناعي واسع في البحر
2024 | المؤلف: Fernando Paolo وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علم البيئة (Ecology)يقدم هذا القسم من ورقة البحث تحليلًا شاملاً للأنشطة الصناعية في محيطات العالم، باستخدام صور الأقمار الصناعية، وبيانات GPS للسفن، ونماذج التعلم العميق لرسم خريطة لهذه الأنشطة من 2017 إلى 2021. تشير النتائج إلى أن جزءًا كبيرًا من سفن الصيد الصناعية – 72-76% – لا يتم تتبعه علنًا، خاصة في مناطق مثل جنوب آسيا وجنوب…