الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نسيان كارثي
-
تحسين معزز مع توسيع ذاتي الوعي للقيادة الذاتية من النهاية إلى النهاية Reinforced Refinement With Self-Aware Expansion for End-to-End Autonomous Driving
2026 | المؤلف: Haochen Liu وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: هندسة السيارات (Automotive Engineering)تقدم هذه القسم نظرة عامة على نهج جديد للقيادة الذاتية من النهاية إلى النهاية يسمى تحسين معزز مع توسيع ذاتي الوعي (R2SE). يعالج هذا الأسلوب قيود نماذج التعلم التقليدي (IL) الحالية، التي تواجه صعوبة في التعميم في السيناريوهات الصعبة وتفتقر إلى آلية التغذية الراجعة بعد النشر. بينما يمكن أن يعزز التعلم المعزز (RL) الأداء في…
-
PitVQA++: تكيف مصفوفة المتجهات ذات الرتبة المنخفضة للإجابة على الأسئلة البصرية المفتوحة في جراحة الغدة النخامية PitVQA++: Vector Matrix-Low-Rank Adaptation for Open-Ended Visual Question Answering in Pituitary Surgery
2026 | المؤلف: Runlong He وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Medical Imaging | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يتناول هذا القسم التقدم في نماذج الرؤية-اللغة (VLMs) للإجابة على الأسئلة البصرية (VQA) في سياق الإجراءات الجراحية، مع التركيز بشكل خاص على تطبيقها في تعزيز اتخاذ القرارات داخل العملية التعليمية الجراحية. تواجه تطوير VLMs للإجابة على الأسئلة الجراحية تحديات مثل مجموعات البيانات المحدودة ومشكلات مثل الإفراط في التكيف والنسيان الكارثي أثناء ضبط النماذج المدربة مسبقًا.…
-
CLIP التباين: التكيف غير المراقب الموجه بواسطة اللغة CLIP the divergence: Language-guided unsupervised domain adaptation
2026 | المؤلف: Jinjing Zhu وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الورقة، قدمنا CLIP-Div، وهو نهج جديد موجه باللغة مصمم لتعزيز أداء نماذج التكيف غير الخاضع للإشراف (UDA) من خلال الاستفادة من الغنى الدلالي وقدرات التعميم بدون تدريب لـ CLIP. تشمل المساهمات الرئيسية تطوير قياسين مبتكرين للانحراف الموجه باللغة—الانحراف المطلق والانحراف النسبي—للمواءمة بين المجالات المصدر والهدف، بالإضافة إلى استراتيجية تعليم زائف موجهة باللغة تقوم…
-
إطلاق قوة التعلم المستمر على الأجهزة غير المركزية: دراسة استقصائية Unleashing the Power of Continual Learning on Non-Centralized Devices: A Survey
2026 | المؤلف: Yichen Li وآخرون | المجلة: IEEE Communications Surveys & Tutorials | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التعلم المستمر غير المركزي (NCCL)، مع التأكيد على أهميته للأجهزة الموزعة التي تدير بيانات البث في بيئات غير مستقرة. يسلط الضوء على التحديات المرتبطة بـ NCCL، بما في ذلك تغيرات التوزيع، والنسيان الكارثي، والتباين، ومخاوف الخصوصية. تصنف الدراسة الحلول الحالية إلى ثلاثة مستويات – البيانات، والنموذج، والجهاز – موضحة…
-
شبكات عصبية هجينة للتعلم المستمر مستوحاة من الدوائر القشرية-الحصينية Hybrid neural networks for continual learning inspired by corticohippocampal circuits
2026 | المؤلف: Qianqian Shi وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يستعرض قسم الطرق تصميم وبروتوكولات التدريب للشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) والشبكات العصبية النابضة (SNNs) في سياق نموذج CH-HNN. تم هيكلة ANN كشبكة متصلة بالكامل تحتوي على ثلاث طبقات خطية، تحتوي كل منها على 64 أو 256 خلية عصبية. الناتج هو متجه إشارة مُعدّل ثنائي، يتم تطبيعه عبر عملية Softmax. الهدف من التدريب هو تقليل دالة…