الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم النموذج الأولي
-
التعلم الموثوق به من خلال عدد قليل من الأمثلة تحت الضوضاء المزدوجة Reliable Few-Shot Learning Under Dual Noises
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يتناول المؤلفون التحديات التي تطرحها الضوضاء داخل التوزيع (ID) وخارج التوزيع (OOD) في تكيف المهام لتعلم القليل من العينات (FSL). يقدمون DEnoised Task Adaptation (DETA++)، وهي طريقة مصممة لتعزيز موثوقية FSL من خلال التخفيف من الآثار السلبية للضوضاء المزدوجة أثناء تكيف المهام. يستخدم DETA++ وحدة تجميع الصلة التباينية (CoRA) لتعيين أوزان لعينات…
-
بروتو جي سي دي: تعلم النماذج الموحد وغير المتحيز لاكتشاف الفئات العامة ProtoGCD: Unified and Unbiased Prototype Learning for Generalized Category Discovery
2026 | المؤلف: Shijie Ma وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الورقة البحثية إطار عمل جديد يسمى ProtoGCD لاكتشاف الفئات العامة (GCD)، والذي يهدف إلى توحيد نمذجة الفئات القديمة والجديدة أثناء تعلم تمثيلات مناسبة. يعالج ProtoGCD قيود الطرق السابقة التي تعاملت مع الفئات القديمة والجديدة بشكل منفصل أو أهملت أهداف التجميع، مما أدى إلى تمثيلات متحيزة. يستخدم الإطار نماذج مشتركة وأهداف تعلم موحدة، إلى جانب…