الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية اصطناعية
-
الإفراط في التكيف في التعلم الآلي: تحليل مقارن لأشجار القرار والغابات العشوائية
2024 | المؤلف: Erblin Halabaku وآخرون | المجلة: Intelligent Automation & Soft Computing | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تستكشف هذه الورقة البحثية دور التعلم الآلي، مع التركيز بشكل خاص على أشجار القرار والغابات العشوائية، في إدارة التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات الكبيرة. تسلط الضوء على مشكلة الإفراط في التخصيص في أشجار القرار وتقدم تقنية تقليم جديدة تعرف باسم تقليم ألفا المعتمد على التحقق المتقاطع (ACV-CCP). تعزز هذه الطريقة تقليم تكلفة التعقيد التقليدي من…
-
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…
-
نهج قائم على الذاكرة القصيرة الأمد للكشف عن الهجمات السيبرانية في إنترنت الأشياء باستخدام مجموعة بيانات CIC-IoT2023
2024 | المؤلف: Akinul Islam Jony وآخرون | المجلة: Journal of Edge Computing | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول ورقة البحث تطبيق شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) لتعزيز الأمان في بيئة إنترنت الأشياء (IoT)، مع معالجة المخاوف المتزايدة بشأن الثغرات الأمنية المرتبطة بأجهزة إنترنت الأشياء. أظهر نموذج الكشف عن التسلل القائم على LSTM أداءً استثنائيًا، حيث حقق معدل دقة قدره 98.75% ودرجة F1 قدرها 98.59% عند تقييمه على مجموعة بيانات CIC-IoT2023 الشاملة،…