الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: بيرسيبترون
-
إطار CNN-MLP لتوقع مناطق الغابات المحترقة باستخدام خوارزمية PSO-WOA
2026 | المؤلف: Mohamed H. Mousa وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقدم البحث إطار عمل هجين محسن للتعلم العميق، يجمع بين شبكة عصبية تلافيفية (CNN) وبيرسيبترون متعدد الطبقات (MLP) مع تقنيات تحسين ميتاهيرستية، تهدف إلى التنبؤ بدقة بالمناطق المحترقة من حرائق الغابات. يتناول الدراسة تعقيدات بيانات الطقس المرتبطة بالحرائق، التي تتميز بعلاقات غير خطية وانحراف، من خلال استخدام خوارزمية اليراعة الثنائية (BFA) لاختيار الميزات، والتي تحدد…
-
تتبع انبعاثات الطهي على مستوى المقاطعة ومحركاتها في الصين من 1990 إلى 2021 باستخدام التعلم الآلي الجماعي
2025 | المؤلف: Zeqi Li وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تؤسس هذه الدراسة أول جرد لانبعاثات الطهي على مستوى المقاطعات في الصين، مع معالجة المخاطر الكبيرة على الصحة العامة التي تشكلها انبعاثات الطهي، وخاصة PM 2.5. تستخدم الدراسة تقنيات متقدمة في التعلم الآلي الجماعي، بما في ذلك الغابة العشوائية، وتعزيز التدرج المتطرف، والبيرسيبترون متعدد الطبقات، والشبكات العصبية العميقة، للتنبؤ بمستويات نشاط الطهي بناءً على مؤشرات…
-
تعزيز التشخيص والعلاج الشخصي باستخدام بنية التعلم العميق
2025 | المؤلف: Rahat Ullah وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد يسمى ImmunoNet، مصمم لتحسين تشخيص وعلاج الاضطرابات المناعية الذاتية (AID) من خلال دمج البيانات الجينية والجزيئية والسريرية. غالبًا ما تفتقر طرق التشخيص التقليدية إلى الخصوصية وخيارات العلاج المخصصة، وهو ما يعالجه ImmunoNet من خلال استخدام تقنيات التعلم العميق، وبشكل خاص الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLPs).…
-
SDUST2023BCO: نموذج عالمي لقاع البحر تم تحديده من شبكة عصبية متعددة الطبقات باستخدام بيانات جيوديسية بحرية تفاضلية متعددة المصادر
2025 | المؤلف: Shuai Zhou وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تقدم البحث خريطة الأعماق البحرية لعام 2023 من جامعة شاندونغ للعلوم والتكنولوجيا (SDUST2023BCO)، وهو نموذج أعماق بحري عالي الدقة تم تطويره باستخدام شبكة عصبية متعددة الطبقات (MLP). يدمج هذا النموذج مصادر بيانات جيوفيزيائية بحرية متنوعة، بما في ذلك بيانات الشذوذ الجاذبي من جامعة شاندونغ، وتدرجات الجاذبية العمودية والانحرافات من معهد سكريبس لعلوم المحيطات، وبيانات الطبوغرافيا…
-
SineKAN: شبكات كولموغوروف-أرنولد باستخدام دوال تنشيط جيبية
2025 | المؤلف: Eric A. F. Reinhardt وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج SineKAN، وهو نوع مبتكر من شبكات Kolmogorov-Arnold (KAN) الذي يستخدم دوال جيب التمام المعاد وزنها كدوال تنشيط بدلاً من دوال B-Spline التقليدية. يظهر هذا النموذج أداءً تنافسياً في مهام الرؤية القياسية، وخاصة مجموعة بيانات MNIST، متفوقاً على نماذج B-Spline KAN ويظهر نتائج قابلة للمقارنة مع الشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLPs) عند تطبيق…
-
نهج مبتكر لتحويل سوان يستخدم الشبكة العصبية متعددة الطبقات المتبقية لتشخيص أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: İshak Paçal | المجلة: International Journal of Machine Learning and Cybernetics | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه البحث نهجًا جديدًا في التعلم العميق باستخدام محول Swin للتشخيص الدقيق لأورام الدماغ، مع معالجة التحديات الحرجة مثل جودة التصوير غير المثلى وتنوع أنواع وأطوار الأورام. يتضمن الأسلوب المقترح وحدة انتباه ذاتي متعددة الرؤوس مع نوافذ هجينة (HSW-MSA) ويستبدل الشبكة العصبية متعددة الطبقات التقليدية (MLP) بشبكة MLP قائمة على البقايا (ResMLP). تهدف هذه…
-
توقع السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث تقنية جديدة في التعلم العميق للتنبؤ المبكر بالسكري، محققة معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ 99.8%. تم بناء النموذج باستخدام شبكة عصبية عميقة (DNN) تعتمد على بنية متعددة الطبقات (MLP)، تضم عشرة طبقات مخفية وضبط شامل للمعلمات. استخدمت الدراسة مجموعة بيانات من مستشفى أطفال جامعة المنصورة للسكري (MUCHD)، تتكون من 548 مريضًا أطفال…