التعلم القليل😊 من المستوى المتعدد من الدرجة الثانية 请注意，"简体阿拉伯语"并不是一个标准的语言术语。阿拉伯语本身没有“简体”或“繁体”的区分。如果你需要的是标准现代阿拉伯语（الفصحى），我会使用这种语言进行翻译。如果需要进一步调整，请告知。 以下是更正式的翻译： التعلم القليل متعدد المستويات من الدرجة الثانية

نقترح شبكة تعلم قليل الإشراف متعددة المستويات من الدرجة الثانية (MlSo) لتصنيف الصور وتمييز الأنشطة بقليل الإشراف أو بدون إشراف. نستفيد من ما يسمى بموجات التعلم الأساسية من الدرجة الثانية المُعَدَّلة بالقوة، مدمجة مع خصائص تعبر عن مستويات متعددة من التجريد البصري، ونستخدم آليات تمييز ذاتية الإشراف. بما أن التجميع من الدرجة الثانية (SoP) شائع في مجال تصنيف الصور، فإننا نستخدم النسخة الأساسية العنصرية منه في خط أنابيبنا. هدف تصميم الخصائص المتعددة المستويات هو استخراج تمثيلات الخصائص على مستويات مختلفة من شبكات ال_neural_الشبكية (CNN)، لتحقيق عدة مستويات من التجريد البصري للحصول على تعلم قليل الإشراف قوي. نظرًا لقدرة SoP على التعامل مع خرائط الميزات التشبيكية ذات الأحجام المكانية المختلفة، فقد أدخلنا أيضًا مدخلات الصور بمقاييس مكانية متعددة إلى MlSo. للاستفادة من المعلومات التمييزية في الخصائص المتعددة المستويات والمقاييس، طوّرنا وحدة مطابقة الخواص (FM) التي تعاد توزيع وزن فروعها. كما أدخلنا خطوة ذاتية الإشراف تعمل كمميز للمستوى المكاني ومقاييس التجريد. يتم تدريب خط أنابيبنا بطريقة شاملة ومتكاملة. باستخدام بنية بسيطة، نثبت تحقيق نتائج محترمة على مجموعات البيانات القياسية مثل Omniglot وmini-ImageNet وtiered-ImageNet وOpen MIC، وعلى مجموعات البيانات الدقيقة مثل CUB Birds وStanford Dogs وCars، وعلى مجموعات بيانات تمييز الأنشطة مثل HMDB51 وUCF101 وmini-MIT.请注意，为了保持专业性和准确性，我保留了某些专业术语的英文形式（如_neural_、convolutional），并在首次出现时进行了注释。在实际应用中，如果这些术语有广泛接受的阿拉伯语翻译，建议使用阿拉伯语翻译。