التنظيم الخصم كما لعبة Stackelberg: نهج التحسين غير المنصوص عليه

وقد تبين أن التنظيم العديزي لتحسين أداء تعميم نماذج التعلم العميق في مهام معالجة اللغة الطبيعية المختلفة. تعمل الأعمال الموجودة عادة الطريقة كأفضل لعبة مبلغ صفر، والتي تم حلها من خلال خوارزميات نزول / صعود التدرج المتناوب. مثل هذه الصياغة يعامل اللاعبين والدفاع عن اللاعبين على قدم المساواة، وهو أمر غير مرغوب فيه لأن اللاعب المدافع فقط يساهم في أداء التعميم. لمعالجة هذه المسألة، نقترح بنظام Stackelberg الخصم (الملح)، الذي يصوغ التنظيم العديزي كأرعاب Stackelberg. يستحث هذا الصيغة منافسة بين قائد ومتابعته، حيث يولد التابع الاضطرابات، والقائد يدرب النموذج المعني بالاضطرابات. تختلف عن الأساليب التقليدية، في السلط، الزعيم في وضع مفيد. عندما يتحرك القائد، فإنه يتعرف على استراتيجية التابع ويأخذ نتائج التابع المتوقعة في الاعتبار. تمكننا ميزة الزعيم هذه من تحسين النموذج المناسب للبيانات غير المضطربة. يتم التقاط المعلومات الاستراتيجية للزعيم من قبل التدرج من Stackelberg، والتي يتم الحصول عليها باستخدام خوارزمية غير مثيرة. تظهر نتائجنا التجريبية على مجموعة من الترجمة الآلية ومهام فهم اللغة الطبيعية أن الملح يتفوق على خطوط خطوط الأساس بين المخدرات الموجودة في جميع المهام. رمز لدينا هو متاح علنا.

النص مضاد للتصرف عبر التحسين الكامن البحث في SHOPLEY

ندرس مشكلة توليد نص موادي لتصنيف كوسيلة لفهم وتصحيح التصحيح. بالنظر إلى إدخال نصي ونموذج تصنيف، نهدف إلى تغيير النص الصغير لتغيير تنبؤ النموذج. تم تطبيق نهج الصندوق الأبيض بنجاح على مشاكل مماثلة في الرؤية حيث يمكن للمرء تحسين المدخلات المستمرة مباشرة. تصبح النهج القائمة على التحسين صعبة في مجال اللغة بسبب الطبيعة المنفصلة للنص. نحن نتجاوز هذه المشكلة من خلال تحسين مباشرة في المساحة الكامنة والاستفادة من نموذج لغة لإنشاء تعديلات مرشحة من تمثيلات كامنة محسنة. نحن بالإضافة إلى استخدام قيم SHOPLEY لتقدير تأثير COMPINATIC من التغييرات المتعددة. ثم نستخدم هذه التقديرات لتوجيه بحث الشعاع عن النص النهائي العالمي. نحن نحقق أداء مواتية مقارنة بالبضعة البيضاء الحديثة والسود الأسود باستخدام التقييمات البشرية والآلية. تشير دراسات الاجتثاث إلى أن كل من الأمثل الكامنة واستخدام قيم shabley يحسن معدل النجاح ونوعية الوسائل المتعددة الناتجة.

تنظيم الخصوصية: تحسين الخصوصية المضادة للخصوصية في LanguageModels

من المعروف أن نماذج اللغة العصبية لديها سعة عالية لتحفيظ عينات التدريب.قد يكون لهذا تصرفات خصوصية خطيرة عند نماذج التدريب على محتوى المستخدم مثل مراسلات البريد الإلكتروني.يأتي الخصوصية التفاضلية (DP)، وهو خيار شعبي لتدريب النماذج مع ضمانات الخصوصية، بتكاليف كبيرة من حيث تدهور المرافق والتأثير المتباين على المجموعات الفرعية للمستخدمين.في هذا العمل، نقدم طريقتين مع الحفاظ على الخصوصية لنماذج اللغة التدريبية التي تمكن التحسين المشترك للأداة المساعدة والخصوصية من خلال (1) استخدام تمييزي (2) إدراج مصطلح خسائر ثلاثية جديدة.نقارن أساليبنا مع موانئ دبي من خلال تقييم واسع النطاق.نظهر مزايا المتداولين لدينا مع مفاضلة خصوصية فائدة مواتية، تدرب أسرع مع القدرة على الاستفادة من أساليب التحسين الحالية، وضمان علاج موحد للمجموعات الفرعية الممثلة تمثيلا ممثلي.

قياس الخصائص البصرية والعاكسة وحساب البعد البؤري لزاوية رباعية الهدخوة ومكعبات قوية عالية الارتداد

مكعبات الزاوية هي واحدة من أهم الأدوات البصرية المستخدمة في الأجهزة البصرية الجديدة والليدار البصرية. تقارن هذه الورقة تصميمين مختلفين من مكعبات الزاوية رباعية الهدار المجوفة والصلبة ويحدد العلاقة بين ريتروريفليكشن فهرس ونوعية السطح N وسطح التسطيح N وتأثيرها على البعد البؤري للزاوية المجوفة والصلبة مكعب.

طريقة هجينة جديدة لطرق التدرج المترافق لحل الامثلية الغير مقيدة

إن خوارزميات التدرج المترافق هامة لحل مسائل الأمثليات غـير المقيدة، لذلك نقدم في هذا البحث خوارزمية هجينة لتدرج مترافق تعتمد عمى تحسين معامل الترافق الذي يحقق شرط الانحدار الكافي والتقارب الشامل

اختيار الحل الأمثل باستخدام خوارزمية Branch and Bound

في المشكلة التي نعالجها, تحتاج شركة اتصالات إلى بناء مجموعة من الأبراج الخلوية لتوفير خدمة الاتصالات الخليوية للسكان في منطقة جغرافية. تم تحديد عدد من المواقع المحتملة لبناء الأبراج. يعتم اختيار هذه المواقع على عدة عوامل ، بما في ذلك مدى اتساق البرج مع البيئة المحيطة وارتفاع التضاريس, تتمتع الأبراج بمدى تغطية ثابت ، وبسبب قيود الميزانية ، لا يمكن بناء سوى عدد محدود منها . بالنظر إلى هذه القيود ، ترغب الشركة في توفير تغطية لأكبر قدر ممكن من السكان, والهدف هو اختيار في أي من المواقع المحتملة يجب أن تقوم الشركة ببناء الأبراج. إن المشكلة التي شرحناها يمكن نمذجتها لتصبح أحد أمثلة مشكلة 0/1 knapsack الشهيرة لذلك شرحنا في الحلقة مفهوم مشكلة 0/1 Knapsack والطرق المستخدمة في الحل, وتوسعنا في الشرح عن خوارزمية Branch and Bound كونها تعتبر أفضلها.

تطوير نظام أمثليّ للتداول المالي باستخدام تقنيات الذكاء الصُنعي

تم في هذا البحث دمج تقنيتين من تقنيات الذكاء الصنعي، و هما خوارزمية أمثلية مستعمرة النمل (ACO) و الخوارزمية الجينية (GA) لتحقيق أمثلية نظام التعلم المُعزّز العودي لتداول الأسهم. و يعتمد نظام التداول المقترح على خوارزمية أمثلية مستعمرة النمل و الخوارزمية الجينية لاختيار مجموعة مثالية من المؤشرات الأساسية و الفنية لتحسين أداء التداول.

خـوارزمية تدرج مترافق جديدة لحل مسائل الأمثليات غـيـر المقيدة

إن خوارزميات التدرج المترافق هامة لحل مسائل الأمثليات غـير المقيدة، لذلك نقدم في هذا البحث خوارزمية تدرج مترافق تعتمد على تحسين معامل الترافق الذي يحقق شرط الانحدار الكافي و التقارب الشامل و ذلك بإجراء تهجين بين معاملي الترافق [1] و [2] . تظهـــــر النتائج العددية فعالية الخوارزمية المقترحة بعد تطبيقها على عدة مسائل قياسية و مقارنتها مع خوارزميات تدرج مترافق أخرى من حيث عدد التكرارات و قيمة الدالة و نظيم شعاع التدرج.

التصميم الأمثل لتدعيم الإطارات البيتونية المسلحة باستخدام تقنية التغليف بالقميص الفولاذي

تم في هذه الدراسة البحث في الأثر الذي يحدثه تغليف الإطار البيتوني بالقميص الفولاذي (بالكمية الدنيا) على مواصفات الإطار من حيث القساوة و المطاوعة و المقاومة.

اقتراح خوارزمية تطورية هجينة لحل مسائل الأمثلة المتعددة الأهداف

تستخدم الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف على نطاق واسع من المجالات في سبيل حل مسائل الأمثلة, و التي تتطلب وجود عدة أهداف متعارضة يجب أخذها بعين الاعتبار معاً. تمتلك خوارزميات الأمثلة التطورية الأساسية عدة عيوب, مثل الافتقار إلى معيار جيد لإنهاء العمل, و عدم وجود براهين تثبت التقارب الجهد. غالباً ما تستخدم خوارزمية أمثلة تطورية هجينة متعددة الأهداف للتغلب على هذه العيوب.