HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

الانفصال العدواني الذاتي للتكيف المحدد النطاق

Qianyu Zhou Qiqi Gu Jiangmiao Pang Xuequan Lu Lizhuang Ma

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.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp