الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · arXiv · 2026-10-22

عملية تحسين مستوحاة من الكمّ لتعويض البيانات

العنوان الأصلي: Quantum-Inspired Optimization Process for Data Imputation

يمكن للبيانات المفقودة أن تُحِيّز الاستدلال اللاحق في مجموعات البيانات السريرية، لذلك يقترح المؤلفون إطارًا لسد البيانات المفقودة مستوحى من الكم يجمع بين PCA وإعادة البناء القائمة على الدوران الكمومي، ويقيّمونه على مجموعة بيانات UCI Pima Indians Diabetes حيث تُعامل الأصفار البنيوية كأنها مفقودة. تُختار زوايا الدوران بواسطة محسّنات خالية من التدرج (Simulated Annealing وCOBYLA وDifferential Evolution)، وتُعاد قيم المفقودات بناؤها ضمن حدود تراعي التوزيع مثل ±2 انحراف معياري لتفادي الانكماش غير الواقعي نحو النزعة المركزية. ويحقق المتغيرات المستوحاة من الكم تطابقًا توزيعيًا أفضل بشكل كبير بمقياس Wasserstein W1 من أدوات السد الحديثة — حيث يخفض الإعداد الأفضل متوسط W1 بنحو 66% مقارنة بـ SoftImpute، و84% مقارنة بـ MissForest، و90% مقارنة بـ VAE، و60% مقارنة بالسد بالمتوسط — مع الحفاظ على التباين والانحراف المعياري أقرب إلى البيانات المرصودة.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →