الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: بيئات غير مستقرة
-
التسلسلات الهرمية الديناميكية: هياكل التعلم الآلي الذاتية التطور للتعلم مدى الحياة Dynamic nested hierarchies: self-evolving machine learning architectures for lifelong learning
2026 | المؤلف: Akbar Anbar Jafari وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث هياكل متداخلة ديناميكية (DNH)، وهو تقدم في نموذج التعلم المتداخل (NL)، يهدف إلى تعزيز قدرة نماذج التعلم الآلي على التكيف في البيئات غير الثابتة. يقدم DNH ثلاثة آليات مستوحاة من البيولوجيا: (1) إضافة مستويات بناءً على عتبات الخسارة الميتا، مقلدًا تكوين الأعصاب لدى البالغين؛ (2) تقليم المستويات مستندًا إلى مساهمات التدرج، مشابهًا للإزالة…
-
إطلاق قوة التعلم المستمر على الأجهزة غير المركزية: دراسة استقصائية Unleashing the Power of Continual Learning on Non-Centralized Devices: A Survey
2026 | المؤلف: Yichen Li وآخرون | المجلة: IEEE Communications Surveys & Tutorials | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التعلم المستمر غير المركزي (NCCL)، مع التأكيد على أهميته للأجهزة الموزعة التي تدير بيانات البث في بيئات غير مستقرة. يسلط الضوء على التحديات المرتبطة بـ NCCL، بما في ذلك تغيرات التوزيع، والنسيان الكارثي، والتباين، ومخاوف الخصوصية. تصنف الدراسة الحلول الحالية إلى ثلاثة مستويات – البيانات، والنموذج، والجهاز – موضحة…