HyperAIHyperAI
منذ 16 أيام

الانفصال العدواني الذاتي للتكيف المحدد النطاق

Qianyu Zhou, Qiqi Gu, Jiangmiao Pang, Xuequan Lu, Lizhuang Ma
الانفصال العدواني الذاتي للتكيف المحدد النطاق
الملخص

تهدف التكيّف النطاقي إلى تقليل الفجوة بين المجال المصدر والمجال الهدف. وقد تمتد هذه الفجوات عبر أبعاد مختلفة مثل الضباب، الأمطار، وغيرها. ومع ذلك، فإن الطرق الحديثة غالبًا ما لا تأخذ بعين الاعتبار المعرفة المسبقة الصريحة حول فجوات المجال في بُعد محدد، مما يؤدي إلى أداء تكيّف أقل رغبة. في هذا البحث، ندرس بيئة عملية تُعرف بـ "التكيّف النطاقي المحدد" (SDA)، والتي تُعدّ المجالين المصدر والهدف متوافقين في بُعد محدد مطلوب. ضمن هذه البيئة، نلاحظ أن الفجوة داخل المجال الناتجة عن اختلافات "مدى المجال" (أي القيم العددية لفجوات المجال في هذا البُعد) تُعدّ أمرًا بالغ الأهمية عند التكيّف مع مجال محدد. ولحل هذه المشكلة، نقترح إطارًا جديدًا يُسمى "الانفصال التكيفي الذاتي" (SAD). وبشكل خاص، وباستخدام بُعد محدد، نُثرّي المجال المصدر من خلال إدخال "مُنشئ مدى المجال" الذي يُزوّد بإشارات إشرافية إضافية. وبتوجيه من "مدى المجال" المُنشأ، نصمم منظمًا ذاتيًا مُعادٍ ووظيفتي خسارة لفصل التمثيلات المخفية بشكل مشترك إلى ميزات مُخصصة لمدى المجال وميزات غير مُستقلة عنه، مما يقلل من الفجوة داخل المجال. يمكن اعتماد طريقة العمل هذه بسهولة كإطار جاهز للتركيب دون إدخال أي تكاليف إضافية في وقت الاستدلال. ونحقق تحسينات مستمرة مقارنة بالطرق الرائدة في مجالات الكشف عن الكائنات والتقسيم الدلالي.

الانفصال العدواني الذاتي للتكيف المحدد النطاق | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI