الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الشبكات العصبية البايزية
-
HOMER التكراري مع عدم اليقين Iterative HOMER with uncertainties
2026 | المؤلف: Anja Butter وآخرون | المجلة: SciPost Physics | المجال: الفيزياء النووية وطاقات عالية (Nuclear and High Energy Physics)في هذا القسم، يقدم المؤلفون iHOMER، وهو تحسين تكراري لطريقة HOMER مصمم لاستخراج دوال تفتت لوند من البيانات التجريبية. تهدف الطريقة التكرارية إلى سد الفجوة بين الفضاءات الكامنة والمرئية بينما تخفف بشكل منهجي من التحيزات في عملية الاستخراج. لتقييم الشكوك المرتبطة بالأوزان المستنتجة، يستخدم المؤلفون مزيجًا من الشبكات العصبية البايزية وتقنيات الانحدار الواعي بالشك. تشير…
-
شبكة عصبية بايزية مع مصدر إنتروبيا موحد وأوزان المشابك باستخدام مصفوفة ثنائية القطب من الحديد بعمق 16 طبقة Bayesian neural network with unified entropy source and synapse weights using 3D 16-layer Fe-diode array
2026 | المؤلف: Yuanquan Huang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تسلط الأبحاث الضوء على ملاءمة أجهزة ثنائي الحديد (Fe-diode) لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحافة، التي تتطلب تشغيلًا بترددات عالية بسبب متطلباتها الحسابية المكثفة. على عكس مصادر الإنتروبيا التقليدية التي تتدهور عادة مع التردد، يمكن ضبط كثافة الضوضاء لأجهزة ثنائي الحديد بواسطة سعة جهد القراءة، مما يحافظ على الاستقرار حتى تحت تباينات التردد ودرجة الحرارة العالية. يتم…
-
FedSI: استنتاج الشبكة الفرعية الفيدرالية لتقدير عدم اليقين بكفاءة FedSI: Federated Subnetwork Inference for Efficient Uncertainty Quantification
2026 | المؤلف: Hui CHEN وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث FedSI، وهو إطار عمل جديد لتعلم الفيدرالي الشخصي (PFL) القائم على الشبكات العصبية العميقة بايزي (DNNs) الذي يتناول تحديات تباين البيانات وكمية عدم اليقين النظامية. غالبًا ما تكافح طرق التعلم الفيدرالي الحالية إما مع هياكل نماذج مبسطة للغاية أو تكاليف حسابية عالية. يعزز FedSI القابلية للتوسع والكفاءة من خلال استخدام آلية استدلال…