الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نقل التعلم
-
تصنيف أمراض نبات الأرز باستخدام DenseNet121 الفعال
2026 | المؤلف: Amr Ismail وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم للتعرف الدقيق على أمراض النباتات في الزراعة والأمن الغذائي، مع التأكيد على قيود الطرق التقليدية التي تعتمد على الفحص البصري والمعرفة الخبيرة. لمعالجة هذه التحديات، تستخدم الدراسة DenseNet121، وهي بنية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) متطورة، لتصنيف سبع أمراض شائعة في الأرز. من خلال استخدام التعلم الانتقالي مع أوزان ImageNet…
-
TabNSA: انتباه متفرق أصلي لتعلم البيانات الجدولية بكفاءة
2026 | المؤلف: Ali Eslamian وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث TabNSA، وهو إطار عمل جديد للتعلم العميق مصمم لمعالجة التحديات الفريدة التي تطرحها البيانات الجدولية، مثل أنواع الميزات المتنوعة والبنية المكانية المحدودة. يدمج TabNSA الانتباه المتناثر الأصلي (NSA) مع هيكل TabMixer لتعزيز الكفاءة الحسابية وقدرات التمثيل. يستخدم نموذج NSA آلية انتباه متناثر هرمي تتضمن ضغط الرموز، والحفاظ الانتقائي، والنوافذ المنزلقة المحلية، مما يقلل…
-
تكرار مقابل عدم التكرار في الانفجارات الراديوية السريعة: نهج التعلم العميق للتوصيف الشكلي
2026 | المؤلف: Bikash Kharel وآخرون | المجلة: The Astrophysical Journal | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون منهجية تعلم عميق لتصنيف الانفجارات الراديوية السريعة (FRBs) بناءً على خصائصها الشكلية كما هو موضح في الأطياف الديناميكية من كتالوج CHIME/FRB 2. باستخدام التعلم الانتقالي مع بنية ConvNext المدربة مسبقًا، يركز البحث على تصنيف الأطياف الديناميكية التي تم إزالة التشتت منها—المعالجة كصور—إلى فئتين: FRBs المتكررة وغير المتكررة. يستفيد هذا التصنيف…
-
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…
-
التصنيف متعدد الفئات للأورام الدماغية باستخدام تقنيات CNN المحسّنة وتقنيات التعلم الانتقالي
2026 | المؤلف: Vatsala Anand وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه البحث نموذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) المصمم للكشف الآلي وتصنيف أورام الدماغ، مع التركيز بشكل خاص على الورم الدبقي، ورم السحايا، وأورام الغدة النخامية، والحالات التي لا تحتوي على أورام. يتكون النموذج من أربعة كتل تلافيفية ويستخدم مُحسِّن آدم لتقليل خسارة الانتروبيا المتقاطعة، محققًا دقة إجمالية ملحوظة تبلغ 98.5%. تتجاوز هذه الأداء نماذج…
-
التعلم العميق للنقل وإطار الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لاكتشاف اضطراب طيف التوحد عبر مجموعات بيانات متعددة
2026 | المؤلف: Shtwai Alsubai | المجلة: Frontiers in Neurology | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه الورقة البحثية نهج التعلم المنقول للكشف عن اضطراب طيف التوحد (ASD) باستخدام الشبكات العصبية العميقة (DNN) عبر ثلاثة مجموعات بيانات متميزة. أنشأت الدراسة خط أساس من خلال تدريب نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة على مجموعة بيانات فحص التوحد للأطفال الصغار من المملكة العربية السعودية، باستخدام تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE) للتخفيف…
-
تصنيف أورام الدماغ المعتمد على التصوير بالرنين المغناطيسي المدعوم بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: نهج جديد في التعلم العميق
2026 | المؤلف: Vinayaka R. Srinivas وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث إطار عمل للتعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي، مع التركيز على تعزيز دقة التشخيص وتخطيط العلاج. باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، تصنف الدراسة الأورام إلى أربعة أنواع: طبيعية، غليوما، نخامية، و meningoma. تم استخدام تقنيات المعالجة المسبقة الرئيسية، بما في ذلك تقليل الضوضاء وزيادة البيانات، لتحسين قوة النموذج.…
-
تصنيف نوع الجمل المدفوعة بالكلام في تشكري باستخدام طرق التعلم التقليدي ونقل المعرفة
2026 | المؤلف: Amalesh Gope وآخرون | المجلة: International Journal of Speech Technology | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تستكشف هذه الورقة البحثية استخدام الميزات الصوتية من بيانات الكلام لتصنيف الجمل في اللغة النغمية المهددة Chokri، التي تفتقر إلى الموارد النصية الكافية. تستخدم الدراسة كل من تقنيات التعلم الآلي التقليدي وتقنيات التعلم الانتقالي لتقييم فعالية ميزات الكلام، وخاصة معاملات تردد ميل (MFCCs)، وكروما، وميزات طيفية أخرى. تكشف النتائج أن MFCCs وحدها، وكذلك عند دمجها…
-
التعلم المنقول لتصنيف تخطيط الدماغ الحركي المستقل عن الموضوع باستخدام الشبكات العلائقية التلافيفية
2026 | المؤلف: Zhenis Otarbay وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتناول هذا القسم من ورقة البحث التقدم في تصنيف تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) القائم على تخيل الحركة (MI)، مع التركيز على التحديات المتعلقة بالتباين بين الأفراد التي تعيق تطوير واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) المستقلة عن الموضوع. يقترح المؤلفون إطار عمل للتعلم الانتقالي باستخدام الشبكات العلائقية التلافيفية (ConvoReleNet) لاستخراج تمثيلات عصبية غير مرتبطة بالموضوع مع التخفيف من…
-
تصنيف مرض الزهايمر باستخدام نموذج تعلم عميق قائم على MaxViT باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Emrah Aslan وآخرون | المجلة: Journal of Applied Science and Technology Trends | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة نموذجًا قائمًا على محول الرؤية متعدد المحاور (MaxViT) مصممًا لتصنيف أربع مراحل من مرض الزهايمر (AD) باستخدام صور الرنين المغناطيسي للدماغ. تتناول الدراسة التحديات المتعلقة بالتشخيص المبكر لمرض الزهايمر، والذي غالبًا ما يتضمن أعراضًا دقيقة تتداخل مع الشيخوخة الطبيعية. من خلال استخدام التعلم الانتقالي وتقنيات تعزيز البيانات القوية على مجموعة بيانات الرنين…