Interpretable Neural Marked Statistics for Cosmological Inference
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक न्यूरल मार्क सांख्यिकी ढांचे (interpretable neural marked statistics framework) का प्रस्ताव करता है जो गैर-रेखीय क्षेत्र पुन: भारण (non-linear field reweighting) को सामान्यीकृत करने के लिए कंट्रास्टिव लर्निंग का उपयोग करता है, जो शास्त्रीय विधियों की तुलना में कॉस्मोलॉजिकल पैरामीटर बाधाओं में महत्वपूर्ण सुधार करता है और विसंगतियों (degeneracies) को तोड़ता है।