الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مجموعة التدريب
-
عزيزي، لقد قمت بتقليص مساحة الفرضيات (من خلال المعالجة المنطقية)
2026 | المؤلف: Andrew Cropper وآخرون | المجلة: Journal of Artificial Intelligence Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)برمجة المنطق الاستقرائي (ILP) هي طريقة من طرق التعلم الآلي المنطقي تهدف إلى تحديد الفرضيات التي تعمم من أمثلة التدريب والمعرفة الخلفية. تقدم هذه البحث نهجًا جديدًا يقلل مسبقًا من مساحة الفرضيات قبل أن يقوم نظام ILP بإجراء بحثه. من خلال الاستفادة من المعرفة الخلفية، يحدد هذا الأسلوب ويستبعد القواعد التي لا يمكن أن تشكل…
-
DeiTFake: نموذج كشف التزييف العميق باستخدام تدريب متعدد المراحل من DeiT
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Array | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث نهج تدريب من مرحلتين لنموذج كشف التزييف العميق، باستخدام محولات رؤية دي آي تي من فيسبوك لتعزيز قدرات الكشف مقارنة بالنماذج الحالية. تتضمن المنهجية مرحلة تدريب قياسية تليها تحسين دقيق مع تحسينات خطية، محققة دقة مثيرة للإعجاب تبلغ 99.22% وAUROC قدره 0.9997. لا تعمل هذه الأمثلية ذات المرحلتين على تحسين الأداء فحسب، بل…
-
مقارنة نماذج التعلم الآلي اللامركزية ونماذج الذكاء الاصطناعي السريرية مع البدائل المحلية والمركزية: مراجعة منهجية
2026 | المؤلف: José Miguel Diniz وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقيّم هذه المراجعة المنهجية فعالية طرق التعلم اللامركزي (DL)، مثل التعلم الفيدرالي والتعلم الجماعي، مقارنةً بنماذج التعلم المركزي التقليدية (CL) ضمن تطبيقات الرعاية الصحية. قامت المراجعة بتحليل 160 مقالة، تشمل 710 نموذج DL و8,149 مقارنة في الأداء عبر مجالات سريرية متنوعة، لا سيما الأورام، COVID-19، والتشخيصات العصبية. تشير النتائج إلى أنه بينما تفوق CL على…
-
التعلم المنقول لتشتت النيوترينو: التكيف مع المجال باستخدام الشبكات التنافسية التوليدية
2026 | المؤلف: J. L. Bonilla وآخرون | المجلة: Physical review. D/Physical review. D. | المجال: الفيزياء النووية وطاقات عالية (Nuclear and High Energy Physics)في هذا القسم، يستكشف المؤلفون تطبيق التعلم بالنقل (TL) للاستفادة من شبكة الخصومة التوليدية (GAN) المدربة على بيانات تشتت النيوترينو-الكربون الاصطناعية للتنبؤ بالتفاعلات المتعلقة بالنيوترينو، وبشكل خاص عمليات النيوترينو-الأرجون والنيوترينو المضاد-الكربون. تدرس الدراسة مدى اتساق ديناميات اللبتون-النواة عبر أهداف وتفاعلات مختلفة، بالإضافة إلى فعالية TL عندما تأتي بيانات التدريب من نموذج تفاعل نيوترينو-نواة مختلف. تشير…
-
مجموعة البيانات لتوسيع تقييم EMNIST
2026 | المؤلف: Julian Szymański وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم من الورقة نظرة شاملة على مجموعة بيانات تم إنشاؤها حديثًا تهدف إلى تعزيز تقييم نماذج التعلم الآلي للتعرف على الأحرف المكتوبة بخط اليد. تم تصميم مجموعة البيانات لتكمل قواعد بيانات NIST الموجودة، مما يسهل تحليلًا أكثر شمولاً للنماذج المطورة باستخدام هذه المصادر البيانية. يلخص المؤلفون نماذج التعلم الآلي المتاحة للجمهور والتي تم…
-
عينات مولدة بواسطة LLM لاكتشاف البرمجيات الضارة على أندرويد
2026 | المؤلف: Nik Rollinson وآخرون | المجلة: Digital | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تبحث الدراسة في إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وبشكل خاص نسخة معدلة من GPT-4.1-mini، لتوليد سجلات جدولية منظمة لاكتشاف البرمجيات الخبيثة على نظام أندرويد، مع التركيز على ثلاث عائلات من البرمجيات الخبيثة: BankBot وLocker/SLocker وAirpush/StopSMS. تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها البرمجيات الخبيثة المتطورة على نظام أندرويد، والتي تعقد طرق الكشف التقليدية، وتستكشف استخدام البيانات الاصطناعية…
-
تحقيق التوازن بين السرعة والدقة في طي البروتينات: مقارنة بين AlphaFold2 وESMFold وOmegaFold
2026 | المؤلف: Anna Hyskova وآخرون | المجلة: Frontiers in Genetics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تتطلب التقدم السريع في أدوات توقع بنية البروتين تقييمات أداء منهجية للمساعدة في اختيار الطريقة، خاصةً بالنظر إلى التوازن بين سرعة الحساب ودقة التوقع. في هذه الدراسة، قمنا بتقييم ثلاثة أدوات بارزة—AlphaFold2 وESMFold وOmegaFold—باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 1,337 سلسلة بروتين من بنك بيانات البروتين، مع ضمان عدم وجود تداخل مع بيانات التدريب. قمنا بتقييم…
-
تأثير بيانات تدريب التعلم الآلي على تقدير ملف بخار الماء باستخدام مقياس الميكروويف القائم على الأرض
2026 | المؤلف: Masahiro Minowa وآخرون | المجلة: SOLA | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تدرس هذه الدراسة تأثير مجموعات بيانات تدريب التعلم الآلي (ML) المختلفة على تقدير ملفات بخار الماء المستمدة من ملاحظات مقياس الموجات الدقيقة (MWR). شملت مجموعات بيانات التدريب بيانات إعادة تحليل ERA5، وقياسات SONDE، وبيانات الأرصاد الجوية السطحية. أظهرت التقييمات مقابل قياسات SONDE أن نماذج ML المدربة ببيانات ERA5 أنتجت ملفات كانت أكثر توافقًا مع القيم…
-
الذكاء الاصطناعي الشامل في الطب؛ تحسين الأداء والقدرة على التفسير
2026 | المؤلف: Periklis Petridis وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث xHAIM (HAIM القابل للتفسير)، وهو تقدم لإطار HAIM (الذكاء الاصطناعي الشامل في الطب) الذي تم تأسيسه سابقًا، والذي يدمج البيانات متعددة الأنماط للمهام السريرية ولكنه يفتقر إلى القابلية للتفسير واستخدام البيانات الخاصة بالمهام. يعالج xHAIM هذه النواقص من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملية منظمة من أربع خطوات: (1) تحديد بيانات المرضى…
-
AiiDA-TrainsPot: نحو تدريب آلي لإمكانات الذرات في الشبكات العصبية
2026 | المؤلف: Davide Bidoggia وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه البحث AiiDA-TrainsPot، وهو سير عمل آلي وسهل الاستخدام مصمم لتسهيل تطوير إمكانيات التفاعل بين الذرات لشبكات الأعصاب (NNIPs) من خلال دمج حسابات نظرية الكثافة، وزيادة البيانات، والديناميكا الجزيئية الكلاسيكية. يستخدم هذا السير عمل استراتيجية التعلم النشط التي تستفيد من اختلافات اللجنة المعايرة لتعزيز موثوقية تقديرات عدم اليقين في توقع الطاقة، والقوى، ومكونات موتر…