الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تجميع النماذج
-
التعلم الفيدرالي القائم على الاستدلال مع ضبط معلمات هايبر التكيفية لتوقع الطاقة المنزلية Heuristic based federated learning with adaptive hyperparameter tuning for households energy prediction
2026 | المؤلف: Liana Toderean وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للتعلم الفيدرالي الهرمي يهدف إلى تعزيز دقة نماذج توقع استهلاك الطاقة المنزلية. من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على أجهزة الحافة المنزلية، تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها البيانات غير المستقلة وغير المتجانسة، والتي غالبًا ما تؤدي إلى تقليل دقة التوقعات. تتضمن الحل المقترح تجميع الأسر ذات الملفات الشخصية الطاقية…
-
التعلم الفيدرالي الهرمي غير المتجانس سريع التقارب والمخفف للتواصل في القيادة الذاتية Fast-Convergent and Communication-Alleviated Heterogeneous Hierarchical Federated Learning in Autonomous Driving
2026 | المؤلف: Wei-Bin Kou وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول قسم ورقة البحث التحديات المتعلقة بفهم المشهد الحضري الدلالي (TriSU) في القيادة الذاتية، وخاصة مشكلة ضعف التعميم لنماذج الاستدلال المدربة على بيانات من مناطق جغرافية محددة عند تطبيقها على مناطق أخرى بسبب تحولات نطاق البيانات بين المدن. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون خوارزمية التعلم الفيدرالي غير المتجانس غاوسي (FedGau)، التي تعزز من تعميم النموذج من…