LILE: نظرة شاملة قبل البحث في مكان آخر -- شبكة انتباه مزدوجة باستخدام الترانسفورمرات لاسترجاع المعلومات عبر الأنظمة الحسية في أرشيفات علم الأمراض النسيجي

لقد شهدت السنوات الأخيرة نموًا كبيرًا في حجم البيانات المتاحة في العديد من التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، فإن عصر الشبكات التي كانت تستخدم الوسائط المتعددة بشكل منفصل قد انتهى فعليًا. لذلك، أصبح تمكين استرجاع البيانات عبر الوسائط المتبادلة قادر على المعالجة ضرورة للكثير من المجالات والتخصصات البحثية. وهذا صحيح بشكل خاص في المجال الطبي، حيث تأتي البيانات في أنواع متعددة، بما في ذلك أنواع مختلفة من الصور والتقارير وكذلك البيانات الجزيئية (molecular data). معظم الأعمال المعاصرة تطبق الانتباه المتقاطع (cross attention) لتسليط الضوء على العناصر الأساسية للصورة أو النص فيما يتعلق بالوسائط الأخرى وتحاول مطابقتها معًا. ومع ذلك، بغض النظر عن أهميتها في وسيلتها الخاصة، فإن هذه الأساليب غالبًا ما تعتبر خصائص كل وسيلة متساوية.在这项研究中，将提出自注意力机制作为一种额外的损失项，以丰富提供给交叉注意力模块的内部表示。这项工作建议了一种具有新损失项的新型架构，以帮助在联合潜在空间中表示图像和文本。在两个基准数据集（即 MS-COCO 和 ARCH）上的实验结果表明了所提出方法的有效性。在这段翻译中，“在这项研究中”和“这项工作”这两句需要转换为阿拉伯语，以保持全文的一致性和流畅度：在这项研究中: في هذه الدراسة这项工作: هذا العمل因此，最终翻译如下：لقد شهدت السنوات الأخيرة نموًا كبيرًا في حجم البيانات المتاحة في العديد من التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، فإن عصر الشبكات التي كانت تستخدم الوسائط المتعددة بشكل منفصل قد انتهى فعليًا. لذلك، أصبح تمكين استرجاع البيانات عبر الوسائط المتبادلة قادر على المعالجة ضرورة للكثير من المجالات والتخصصات البحثية. وهذا صحيح بشكل خ�ص في المجال الطبي، حيث تأتي البيانات في أنواع متعددة، بما في ذلك أنواع مختلفة من الصور والتقارير وكذلك البيانات الجزيئية (molecular data). معظم الأعمال المعاصرة تطبق الانتباه المتقاطع (cross attention) لتسليط الضوء على العناصر الأساسية للصورة أو النص فيما يتعلق بالوسائط الأخرى وتحاول مطابقتها معًا. ومع ذلك، بغض النظر عن أهميتها في وسيلتها الخاصة، فإن هذه الأساليب غالبًا ما تعتبر خصائص كل وسيلة متساوية. في هذه الدراسة، سيتم اقتراح آلية الانتباه الذاتي كمصطلح خسارة إضافي لتغذية التمثيل الداخلي الذي يتم تقديمه إلى وحدة الانتباه المتقاطع. هذا العمل يقترح هندسة جديدة ذات مصطلح خسارة جديد لمساعدة تمثيل الصور والنصوص في الفضاء الكامن المشترك (joint latent space). أظهرت نتائج التجارب على قاعدتين رئيسيتين للبيانات، وهما MS-COCO وARCH، فعالية الطريقة المقترحة.