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💻 informatique

Spectral Basis Interpretable Unit: A Learned Orthogonal Projection Module for Interpretable Function Approximation and Unsupervised Regime Discovery

Cet article introduit l'Unité d'Interprétation de Base Spectrale (SBIU), un module neuronal d'inspiration classique et motivé par la mécanique quantique qui utilise des projections orthogonales apprises pour parvenir à une approximation universelle de fonctions et à la découverte de régimes non supervisés avec une haute interprétabilité et des performances compétitives sur des ensembles de données synthétiques et cliniques réels.

Kiarash Mohammadi2026-08-25
💻 informatique

Dictionary-KAN: Resolving the Optimization Paradox of Kolmogorov-Arnold Networks via Complex RKHS, Machine-Verified Theory, and Discrete Hierarchical Refinement

Cet article introduit Dictionary-KAN (DKAN), une architecture vérifiée par machine qui résout le paradoxe d'optimisation des réseaux de Kolmogorov-Arnold en employant des dictionnaires RBF à coefficients complexes et un raffinement hiérarchique discret pour parvenir à une régression multivariée, une récupération de coefficients de PDE et une interprétabilité efficace sur matériel supérieures, tout en évitant les problèmes de mémoire et de convergence des KAN basés sur des splines continues.

Kiarash Mohammadi2026-08-25
💻 informatique

CONCORDAT: Trustworthy multimodal federated learning for autism research under incomplete, heterogeneous and privacy-constrained health data

CONCORDAT est un cadre d'apprentissage fédéré inter-silos qui permet une recherche multimodale sur l'autisme de confiance et respectueuse de la vie privée en intégrant des données de santé hétérogènes et incomplètes provenant de multiples sites, tout en abordant simultanément les défis liés aux données manquantes, à la confidentialité différentielle et à l'équité des sous-groupes.

Jarin Alam Prity2026-08-25
💻 informatique

Fixed Point Theory Beyond Contractions for Deep Equilibrium Models

Cet article fait progresser les modèles d'équilibre profond en établissant une théorie du point fixe qui relâche l'exigence restrictive de contraction stricte, prouvant l'existence et l'unicité sous les contractions FF de Wardowski, démontrant la convergence de l'itération de Krasnoselskii–Mann pour les opérateurs non expansifs, et dérivant des bornes de stabilité de Lipschitz pour un entraînement robuste.

Milad tahavor, Tayyebe Haqiri, Reza Memarbashi2026-08-25
💻 informatique

Dual Soft-Adaptive Aggregation for Long-Context LLMs_ Mitigating Sequence-and-Depth Information Dilution

Ce document propose un cadre d'agrégation adaptatif doux unifié qui atténue la dilution des informations de séquence et de profondeur dans les LLM à contexte long en introduisant le Soft-ChunkAttn pour un découpage sémantique différentiable et le Virtual Dynamic Block-AttnRes pour une fusion de couches adaptative à l'entrée, tout en préservant le grapque de calcul original pour un déploiement efficace sur GPU.

Minzhe Liu2026-08-25
💻 informatique

A Hierarchical Opponent-Modeling,World-Model, and Risk-Adaptive Planning Framework for Fair Adaptive Character Intelligence in Soulsl ike and AAACombat

Cet article présente EIDOLON-RL, un cadre d'apprentissage par renforcement hiérarchique hybride qui intègre la modélisation de l'adversaire, la modélisation du monde et la planification adaptative au risque afin de générer des personnages d'IA équitables, lisibles et efficaces sur le plan computationnel pour les jeux d'action AAA en imposant mathématiquement des contraintes de production telles que la validité de l'animation et l'imperfection intentionnelle, plutôt que de les traiter comme des correctifs d'ingénierie post-hoc.

Jayachandiran Udayakumar2026-08-25
💻 informatique

Control-aware training of physical neural networks for closed-loop regulation

Cet article démontre que l'optimisation des réseaux de neurones physiques avec des objectifs sensibles au contrôle, qui privilégient la préservation du classement des actions candidates plutôt que la précision de régression statique, améliore considérablement les performances de régulation en boucle fermée et la robustesse contre les perturbations dans des tâches telles que la régulation homéostatique et la stabilisation du Cart-Pole.

Yuzhan Zhang2026-08-25
💻 informatique

Deep Learning for Anomaly Detection in Dynamic Graphs: A Verified Taxonomy, Survey, and Unified Benchmark

Cet article établit une taxonomie vérifiée et un benchmark unifié pour la détection d'anomalies basée sur l'apprentissage profond dans les graphes dynamiques, révélant que de simples heuristiques basées sur le degré surpassent souvent des modèles profonds complexes sur des benchmarks synthétiques tout en échouant sur des données réelles, et exposant des failles critiques dans les pratiques d'évaluation et les implémentations publiées actuelles.

Iyad Assaad NEKKA, Hamida Seba, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-25
💻 informatique

Zero-Degradation Post-Hoc Explanations with Identity Pass-Through for Recurrent Graph Anomaly Detection

Cet article introduit X-StrGNN, une couche d'explication post-hoc à dégradation nulle pour le détecteur d'anomalies sur graphes StrGNN, qui fournit des attributions structurelles et temporelles stables et à faible coût pour les arêtes signalées tout en préservant la performance de détection du modèle original à la précision machine.

Iyad Assaad NEKKA, Hamida Seba, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-25