HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

التكيف المستمر للمجال المُشَيَّر بشكل متواصل

Hao Wang; Hao He; Dina Katabi
التكيف المستمر للمجال المُشَيَّر بشكل متواصل
الملخص

التكيف الحالي بين المجالات يركز على نقل المعرفة بين مجالات ذات مؤشرات فئوية (مثل، بين مجموعتي بيانات A وB). ومع ذلك، فإن العديد من المهام تتضمن مجالات ذات مؤشرات مستمرة. على سبيل المثال، في التطبيقات الطبية، غالباً ما يكون هناك حاجة لنقل تحليل وتوقع الأمراض عبر مرضى بأعمار مختلفة، حيث تعمل العمر كمؤشر مجال مستمر. تعتبر مثل هذه المهام صعبة للطرق السابقة في التكيف بين المجالات نظراً لأنها تتجاهل العلاقة الأساسية بين المجالات. في هذا البحث، نقترح أول طريقة للتكيف بين المجالات ذات المؤشرات المستمرة. يجمع نهجنا بين التكيف المعادي التقليدي ومميز جديد يُمثّل توزيع المؤشر الخاص بالمجال بشرط الترميز. تظهر تحليلنا النظري قيمة الاستفادة من مؤشر المجال لتوليد خصائص ثابتة عبر نطاق مستمر من المجالات. تبين النتائج التجريبية أن نهجنا يتفوق على أفضل الطرق الحالية في التكيف بين المجالات في كل من مجموعات البيانات الصناعية والطبية الحقيقية.

التكيف المستمر للمجال المُشَيَّر بشكل متواصل | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI