الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية اصطناعية
-
فك تنوع البيانات المعقدة في التعرف على الأهداف الصوتية تحت الماء من خلال مزيج من الخبراء القائم على الالتفاف
2024 | المؤلف: Yuan Xie وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بالتعرف على الأهداف الصوتية تحت الماء، وذلك بسبب الطبيعة المعقدة للإشارات تحت الماء، التي تظهر تنوعًا عاليًا داخل الفئات وتشابهًا بين الفئات. لمواجهة هذه التحديات، يقترح المؤلفون نموذج مزيج من الخبراء القائم على الالتفاف (CMoE) الذي يستخدم طبقات خبراء متعددة كمتعلمين مستقلين، مكملًا بطبقة توجيه تقوم بتعيين الخبراء بناءً على…
-
تصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي: إطار نموذج تعلم عميق هجين مع تحسين بايزي وخوارزمية المفترس البحري القائمة على نظرية الكم
2024 | المؤلف: Muhammad Sami Ullah وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تناقش ورقة البحث التحديات المتعلقة بتصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، مع التأكيد على الطبيعة الحرجة للتشخيص الدقيق لنتائج المرضى. تسلط الضوء على قيود التقنيات الحالية التي غالبًا ما تتجاهل الميزات المهمة لصالح طرق التعلم العميق التي تركز على استخراج الخصائص البارزة. لمواجهة مشكلة عدم توازن مجموعات البيانات، التي يمكن أن تحيز أداء…
-
مخطط عددي من الدرجة الثالثة ذو مرحلتين ومحاكاة الشبكات العصبية لنموذج SEIR الوبائي: دراسة عددية
2024 | المؤلف: Muhammad Shoaib Arif وآخرون | المجلة: Emerging Science Journal | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم هذه الورقة البحثية مخطط عددي جديد من الدرجة الثالثة على مرحلتين مدمج مع محاكاة الشبكات العصبية لنموذج الوباء SEIR (المعرضون – المكشوفون – المصابون – المتعافون). تعالج الطريقة العددية الصريحة المقترحة كل من مشاكل القيمة الحدية الخطية وغير الخطية، محققة درجة أعلى من الدقة مقارنة بالطرق الحالية مثل الفروق المحددة غير القياسية وتقنيات أويلر…
-
طريقة تجميع محسنة لشبكات الأعصاب التلافيفية
2024 | المؤلف: Lei Zhao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث طبقة تجميع جديدة، تُسمى T-Max-Avg، مصممة لتعزيز استخراج الميزات في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تؤدي طرق التجميع التقليدية، مثل التجميع الأقصى والتجميع المتوسط، غالبًا إلى فقدان المعلومات على الرغم من كفاءتها في تقليل الأبعاد المكانية. تُدخل طبقة التجميع T-Max-Avg معلمة عتبة $T$ التي تسمح باختيار أعلى $K$ بكسلات متفاعلة، مما يمكّن من…
-
NeuroNet19: نموذج شبكة عصبية عميقة قابلة للتفسير لتصنيف أورام الدماغ باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي
2024 | المؤلف: Rezuana Haque وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث NeuroNet19، وهي بنية شبكة عصبية عميقة مصممة لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ (BTs). من خلال الاستفادة من VGG19 كعمود فقري لها، تتضمن NeuroNet19 وحدة تجميع الهرم المقلوب (iPPM) لالتقاط خرائط الميزات متعددة المقاييس بفعالية، مما يعزز قدرة النموذج على استخراج كل من السياقات المحلية والعالمية للصورة بغض النظر عن حجم الورم أو موقعه.…
-
إطار تعلم محفوظ لمعادلات تفاضلية جزئية متعددة الدقة لديناميات الزمان والمكان
2024 | المؤلف: Xin‐Yang Liu وآخرون | المجلة: Communications Physics | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تقدم البحث إطارًا جديدًا للتعلم العميق المدعوم بالفيزياء، يُطلق عليه اسم الشبكة العصبية المحفوظة PDE (PPNN)، والتي تهدف إلى تحسين نمذجة الفيزياء الزمنية المكانية المعتمدة على المعلمات من خلال دمج المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs) المعروفة مباشرة في بنية الشبكة العصبية. يتم تحقيق هذا الدمج من خلال كتل اتصال متبقية ثابتة في إعداد متعدد الدقة، مما…
-
نموذج محسّن لتصنيف إشارات EEG قائم على GBSO-TAENN لاكتشاف نوبات الصرع
2024 | المؤلف: M. V. V. Prasad Kantipudi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم ورقة البحث نظامًا آليًا جديدًا لاكتشاف وتصنيف النوبات الصرعية من إشارات EEG، مع معالجة قيود الطرق الحالية التي غالبًا ما تعاني من تعقيد عالٍ ودقة منخفضة. يستخدم النظام المقترح تقنية تصفية تعتمد على الموجات الهاير الخطية المحدودة (FLHF) لمعالجة الإشارات، تليها استخراج الميزات باستخدام تحليل الأبعاد الكسرية (FD). يتم استخدام طريقة تحسين السرب المستوحاة…
-
نهج جديد لتصنيف الأخبار المزيفة باستخدام نماذج التعلم العميق المعتمدة على LSTM
2024 | المؤلف: Halyna Padalko وآخرون | المجلة: Frontiers in Big Data | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تتناول الدراسة التحدي الحاسم في كشف الأخبار المزيفة في العصر الرقمي، حيث تعقد الانتشار السريع للمعلومات التمييز بين السرديات الأصلية والمزيفة. تركز على تطوير نماذج تعلم عميق متقدمة، وبالتحديد هياكل Bi-LSTM وهياكل Bi-LSTM المعتمدة على الانتباه، لتعزيز دقة تصنيف الأخبار المزيفة. تم تقييم النماذج بدقة باستخدام مقاييس مثل الاسترجاع، الدقة، F1-Score، الدقة، والخسارة، مما يظهر…
-
شبكات عصبية كابسول محسّنة لتصنيف أمراض أوراق الطماطم
2024 | المؤلف: Lobna M. Abouelmagd وآخرون | المجلة: EURASIP Journal on Image and Video Processing | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لاكتشاف وتصنيف أمراض أوراق الطماطم باستخدام شبكة عصبية كبسولية محسّنة (CapsNet). غالبًا ما تكافح الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs) في التقاط العلاقات المكانية في الصور، وهو أمر حاسم لتحديد الخصائص المحددة لأمراض الأوراق. تستفيد منهجية CapsNet المقترحة من تقنيات تعزيز البيانات والمعالجة المسبقة لتحسين التدريب، محققة دقة مثيرة للإعجاب تبلغ…
-
نهج قائم على التعلم الانتقالي لتصنيف أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Nadia Bibi وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتصنيف أورام الدماغ باستخدام بنية شبكة عصبية InceptionV4، معززة من خلال تقنيات التعلم الانتقالي. نظرًا للحاجة الملحة للتشخيص الدقيق وعلاج أورام الدماغ، والتي تؤثر بشكل كبير على معدلات بقاء المرضى، تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها الطرق التقليدية، مثل الإفراط في التكيف وعدم كفاءة الحسابات. يتم تدريب النموذج المقترح على مجموعة…