الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية اصطناعية
-
استخدام الشبكة العصبية المدعومة بالفيزياء (PINN) والشبكة العصبية (NN) لتحسين نموذج الاضطراب k −ω
2026 | المؤلف: Lars Davidson | المجلة: Journal of Turbulence | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تقدم البحث نموذجًا جديدًا للاضطراب، يسمى نموذج k-ω-PINN-NN، والذي يعزز نموذج الاضطراب التقليدي Wilcox k-ω من خلال معالجة نقصه في تقدير الطاقة الحركية الاضطرابية، وهي قيود شائعة بين نماذج الاضطراب ذات المعادلتين. يستخدم الدراسة الشبكات العصبية المدعومة بالفيزياء (PINN) لإعادة صياغة معادلة k إلى معادلة تفاضلية عادية لزوجة الاضطراب، المشار إليها بـ $\nu_{t,PINN}$. يسمح هذا…
-
الشبكات العصبية البيانية لاختيار مواقع السكن: الاتصال بنماذج اللوجيت الكلاسيكية
2026 | المؤلف: Zhanhong Cheng وآخرون | المجلة: Transportation Research Part B Methodological | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تقدم هذه القسم نهجًا جديدًا لنمذجة الاختيار المنفصل من خلال دمج الشبكات العصبية البيانية (GNNs) في تحليل خيارات الموقع السكني. لقد واجهت طرق التعلم العميق التقليدية صعوبة في نمذجة العلاقات بين بدائل الاختيار بشكل صريح، وهو جانب حاسم من نماذج الاختيار المنفصل الكلاسيكية. تعالج نماذج الاختيار المنفصل المعتمدة على GNN (GNN-DCMs) هذه القيود بفعالية من…
-
المحاكيات العصبية القابلة للتجميع تسرع تصميم مولدات الطاقة الحرارية الكهربائية
2026 | المؤلف: Airan Li وآخرون | المجلة: Nature | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم هذه القسم تطوير وتطبيق TEGNet، وهو محاكي شبكة عصبية مصمم للتنبؤ بأداء مولدات الطاقة الحرارية (TE) بدقة تزيد عن 99% مع تقليل الوقت الحاسوبي إلى 0.01% فقط من الوقت المطلوب من قبل الحلول التقليدية القائمة على العناصر المحدودة. يُظهر TEGNet مرونة قوية عبر أنظمة المواد المختلفة ويسهل الاستكشاف السريع لمعماريات الأجهزة المتنوعة. حققت تحسينات…
-
العمارة تحفز أشكال غير متغيرة هيكليًا لديناميات تدريب الشبكات العصبية
2026 | المؤلف: Jiajie Zhao وآخرون | المجلة: Mathematical Models and Methods in Applied Sciences | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تؤسس هذه الورقة البحثية إطارًا نظريًا لفهم ديناميات تدريب الشبكات العصبية العميقة من خلال عدسة نظرية التحكم الهندسي. تقدم مفهوم الحُقُب الهيكلية الثابتة (SIMs)، وهي تحت الحُقُب التي تقيد مسارات تدفق التدرج بغض النظر عن بيانات معينة ودوال خسارة. يُظهر المؤلفون أن هذه الحُقُب تتشكل من مدارات حقل المتجهات المحددة بواسطة تدرج النموذج، $\nabla_\theta F(\cdot)(x)$،…
-
تحسين هندسي-إنتروبي: دمج النقل الأمثل مع طرق التدرج ريمان لتدريب الشبكات العصبية
2026 | المؤلف: Massimiliano Ferrara | المجلة: Journal of Optimization Theory and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون تحسين هندسي-إنتروبي (GEO)، وهو خوارزمية جديدة مصممة لتدريب الشبكات العصبية تجمع بين طرق التدرج الريماني مع النقل الأمثل المنظم بالإنتروبيا. يعمل GEO على مجموعة معلمات باستخدام مقياس فيشر-واسرشتاين ويستخدم إسقاطات من نوع سينكهورن للحفاظ على القيود التوزيعية على تنشيطات الطبقات. يقدم المؤلفون ضمانات التقارب، موضحين أن GEO يحقق معدل \(…
-
تحليل لمشكلات التحسين التي تتضمن الشبكات العصبية ReLU
2026 | المؤلف: Christoph Plate وآخرون | المجلة: Optimization and Engineering | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بحل مشاكل تحسين الأعداد المختلطة التي تتضمن الشبكات العصبية مع دوال تفعيل ReLU، خاصة بسبب النمو الأسي لمعاملات Big-M المرتبطة بتخفيف القرارات الثنائية. يستعرض المؤلفون استراتيجيات متنوعة تهدف إلى تحسين أداء وقت التشغيل لمحللات البرمجة المختلطة، بما في ذلك دوال التفعيل المقصوصة، تقنيات التنظيم أثناء التدريب، تشديد الحدود المعتمد على…
-
نموذج التعلم العميق الهجين CNN-transformer لتوقع أسعار السلع الزراعية
2026 | المؤلف: B. S. Varshini وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تؤكد ورقة البحث على الدور الحاسم للزراعة في الأمن الغذائي والنمو الاقتصادي، خاصة في البلدان النامية مثل الهند، مع تسليط الضوء على عدم استقرار الأسواق الزراعية بسبب عوامل مختلفة مثل ديناميات العرض والطلب، وتغير المناخ، والتدخلات السياسية. يتطلب هذا التقلب توقعات دقيقة لأسعار السلع الزراعية لمساعدة صانعي القرار من المزارعين والتجار وصانعي السياسات. لمعالجة قيود…
-
نحو تصنيف دقيق وفعال لصور النفايات: نهج هجين يجمع بين التعلم العميق والتعلم الآلي
2026 | المؤلف: Ngoc-Bao-Quang Nguyen وآخرون | المجلة: Ain Shams Engineering Journal | المجال: الهندسة الصناعية وهندسة التصنيع (Industrial and Manufacturing Engineering)تقدم الورقة البحثية تقييمًا منهجيًا لتصنيف النفايات المعتمد على الصور بشكل آلي، مع التأكيد على الحاجة إلى معايير قوية تشمل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) والمنهجيات الهجينة. تقارن الدراسة بين ثلاثة نماذج: (1) خوارزميات التعلم الآلي التقليدية التي تستخدم ميزات مصنوعة يدويًا، (2) هياكل التعلم العميق المختلفة، بما في ذلك متغيرات ResNet و EfficientNetV2S،…
-
إطار عمل تبايني للتكيف القائم على المتبقيات في حلول PDE العصبية وتعلم المشغل
2026 | المؤلف: Juan Diego Toscano وآخرون | المجلة: npj Artificial Intelligence | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)في هذا القسم، يقدم المؤلفون إطارًا تباينيًا لاستراتيجيات التكيف المعتمدة على المتبقي في التعلم الآلي العلمي، والتي كانت تقليديًا ذات طبيعة حدسية. من خلال استخدام تحويلات محدبة للمتبقي، يربط الإطار بين تحويلات مختلفة ووظائف هدف محددة، مثل استخدام أوزان أسية لتقليل الخطأ بشكل موحد وأوزان خطية لتقليل الخطأ التربيعي. يسمح هذا النهج باختيار توزيعات العينة…
-
مسرعات الشبكات العصبية النانوية المصممة عكسياً للحوسبة البصرية فائقة الصغر
2026 | المؤلف: Joel Sved وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث شبكة عصبية ضوئية مصممة بشكل عكسي (PNN) مبتكرة تهدف إلى تعزيز الحسابات الضوئية التناظرية من خلال دمج ضوئي عالي الكثافة. باستخدام طريقة تصميم عكسي قائمة على الموجات مستندة إلى محاكاة زمنية ثلاثية الأبعاد باستخدام فرق محدود، يستفيد المؤلفون من خطية معادلات ماكسويل لإعادة بناء مجالات مكانية عشوائية عبر التماسك الضوئي. يعمل كل فوكسل…