الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معامل فائق
-
تحسين التعقيد الحسابي لموازنات الشبكات العصبية في معالجة الإشارات الرقمية: نهج شامل
2024 | المؤلف: Pedro J. Freire وآخرون | المجلة: Journal of Lightwave Technology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الورقة البحثية تحدي تطوير معادلات الشبكات العصبية (NN) ذات التعقيد المنخفض المناسبة لمعالجة الإشارات الرقمية في الوقت الحقيقي في أنظمة الاتصالات البصرية. يقترح المؤلفون نهجًا منهجيًا يشمل ثلاث مراحل حاسمة: التدريب، الاستدلال، وتوليف الأجهزة. يقدمون مقاييس جديدة لقياس التعقيد، مما يسهل اتخاذ قرارات تصميم مستنيرة من خلال ربط اعتبارات البرمجيات والأجهزة. تؤكد الدراسة…
-
تعزيز فعالية تصنيف سرطان الرئة من خلال آلة الدعم الشعاعي المعدلة بالمعلمات الفائقة
2024 | المؤلف: Fita Sheila Gomiasti وآخرون | المجلة: Journal of Computing Theories and Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الدراسة في تحسين تصنيف سرطان الرئة باستخدام آلات الدعم الشعاعي (SVM) مع ضبط المعلمات، مع التركيز بشكل خاص على استخدام نوى دالة القاعدة الشعاعية (RBF) لمعالجة تحديات التصنيف غير الخطي. استخدمت الدراسة البحث العشوائي للشبكة لتحسين المعلمات، وحددت الإعدادات المثلى لـ \( C = 10 \)، \( \gamma = 10 \)، وتمكين تقديرات…
-
BrainNet: إطار عمل جديد مثالي مدعوم بالدمج من الكتل المتبقية والمشفّرات الذاتية المكدسة لتصنيف أورام الدماغ متعددة الأنماط
2024 | المؤلف: Muhammad Sami Ullah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ في التشخيص المدعوم بالحاسوب (CAD) من خلال اقتراح نظام فعال للتعلم العميق والتحسين التطوري. تركز الدراسة على تصنيف أربعة أنواع من أنماط أورام الدماغ (ورم T1، ورم T1CE، ورم T2، وورم FLAIR) باستخدام قاعدة بيانات MRI واسعة النطاق. يتم تحسين بنية الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) من…
-
توقع السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث تقنية جديدة في التعلم العميق للتنبؤ المبكر بالسكري، محققة معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ 99.8%. تم بناء النموذج باستخدام شبكة عصبية عميقة (DNN) تعتمد على بنية متعددة الطبقات (MLP)، تضم عشرة طبقات مخفية وضبط شامل للمعلمات. استخدمت الدراسة مجموعة بيانات من مستشفى أطفال جامعة المنصورة للسكري (MUCHD)، تتكون من 548 مريضًا أطفال…
-
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…
-
دور المعلمات الفائقة في نماذج التعلم الآلي وكيفية ضبطها
2024 | المؤلف: Christian Arnold وآخرون | المجلة: Political Science Research and Methods | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تؤكد هذه الفقرة على الدور الحاسم للمعلمات الفائقة في أداء نماذج التعلم الآلي، لا سيما في قدرتها على التعميم على البيانات غير المرئية. يمكن أن يعزز المقارنة المنهجية لإعدادات المعلمات الفائقة المختلفة بشكل كبير الثقة في قدرات النموذج التنبؤية. ومع ذلك، يكشف تحليل 64 مخطوطة متعلقة بالتعلم الآلي نُشرت في ثلاث مجلات بارزة في العلوم…
-
نموذج هجين لشبكة عصبية عميقة لتصنيف صور أورام الدماغ متعددة الفئات
2024 | المؤلف: Saravanan Srinivasan وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتشخيص وتصنيف أورام الدماغ من خلال نظام تصنيف متعدد الطبقات قائم على التعلم العميق ومؤتمت بالكامل يستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تُنتقد الطرق التقليدية، التي تعتمد على التقييمات النسيجية لعينات الخزعة، لكونها غازية، وتستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للأخطاء البشرية. لمعالجة هذه التحديات، طور المؤلفون ثلاثة نماذج CNN متميزة مصممة لمهام…
-
تحسين تصنيف الأمراض من خلال تحليل نموذج اللغة للأعراض
2024 | المؤلف: Esraa Hassan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP) وتقنيات التعلم العميق لأتمتة توقع الأمراض بناءً على أوصاف الأعراض. تستخدم الدراسة نموذجين من نماذج تطبيع المفاهيم الطبية – تمثيلات الترميز ثنائية الاتجاه من المحولات (MCN-BERT) ونموذج الذاكرة الطويلة القصيرة ثنائية الاتجاه (BiLSTM)، كل منهما مُحسَّن باستخدام طرق مختلفة من المعلمات الفائقة. تم تقييم…
-
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…
-
مقارنة إجراءات ضبط المعلمات الفائقة لنماذج التنبؤ السريرية: دراسة محاكاة
2024 | المؤلف: Zoë S Dunias وآخرون | المجلة: Statistics in Medicine | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تقوم هذه الدراسة بمقارنة منهجيات ضبط المعلمات الفائقة المختلفة لنماذج التنبؤ السريرية بشكل منهجي، مع التركيز بشكل خاص على طرق Ridge وLasso وElastic Net وRandom Forest. تركز التقييمات على مقاييس الأداء التنبؤي خارج العينة، بما في ذلك التمييز، والمعايرة، وخطأ التنبؤ العام، باستخدام بيانات منخفضة الأبعاد. من خلال محاكاة واسعة، تفحص الأبحاث كيف تؤثر حجم…