23608 पेपर
QML-PipeGuard एक अनुबंध-आधारित ढांचा है जो व्यवहार संबंधी फिंगरप्रिंटिंग का उपयोग करके तैनात क्वांटम मशीन लर्निंग पाइपलाइनों की अखंडता सुनिश्चित करता है, जिससे एक गणितीय रूप से कठोर, सूचनात्मक रूप से पूर्ण अवलोकन योग्य अनुबंध के माध्यम से सौम्य हार्डवेयर ड्रिफ्ट और दुर्भावनापूर्ण चैनल प्रतिस्थापन के बीच एक साथ अंतर किया जा सके।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि ऑटोरेग्रेसिव लैंग्वेज मॉडल्स में नेक्स्ट-टोकन डिस्ट्रीब्यूशन्स की कॉन्टेक्स्ट ट्रंकेशन के प्रति संवेदनशीलता ज्यामितीय (जियोमेट्रिक) के बजाय बहुपद (पॉलिनोमियल) रूप से घटती है, जिससे अनुक्रमिक वाइनर-ज़िव सोर्स कोडिंग के तहत सफिक्स-ओनली KV कैश कंप्रेशन पॉलिसियों की मेमोरी आवश्यकताओं के लिए एक व्युत्पन्न स्केलिंग लॉ प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र नॉन-ग्रेडिएंट इन्फरेंस फ्लोज़ (NGIF) को प्रस्तुत करता है, जो एक एल्गोरिदम है जो निरंतरता समीकरण (continuity equation) के एक वीक फॉर्मूलेशन के माध्यम से गेज फ्रीडम (gauge freedom) का लाभ उठाकर सामान्य नॉन-ग्रेडिएंट जनसंख्या गतिकी का अनुमान लगाता है, जिससे वितरण संबंधी सटीकता में सुधार होता है और पारंपरिक ग्रेडिएंट-आधारित विधियों की सीमाओं से परे स्टोकेस्टिक प्रणालियों में नॉन-पोटेंशियल ट्रांसपोर्ट को कैप्चर किया जाता है।
यह शोध पत्र मजबूत ग्राफ डिफ्यूजन ऑपरेटर्स और एक फ्यू-शॉट हिडन-स्टेट री-प्रोपैगेशन स्कीम पेश करके प्री-प्रोपैगेशन ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (PPGNNs) के प्रदर्शन अंतराल और अस्पष्ट अभिव्यक्तता को संबोधित करता है, जिससे वे अपनी प्रशिक्षण दक्षता बनाए रखते हुए पारंपरिक मैसेज-पासिंग GNNs की सटीकता से मेल खाने में सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र गिनी मल्टीडायमेंशनल स्केलिंग (Gini Multidimensional Scaling) प्रस्तुत करता है, जो शोर और आउटलेर्स को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए एक रैंक-आधारित सूडो-डिस्टेंस का उपयोग करते हुए यूक्लिडियन एमडीएस (Euclidean MDS) का विस्तार करता है, जबकि कुशल जीपीयू-त्वरित गणना के लिए एक पायटॉर्च टेंसर कार्यान्वयन (PyTorch tensor implementation) का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र BloGDiT प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन अनसुपरवाइज्ड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो सामान्य डिस्क्रीट वेरिएबल्स और ग्लोबल रीजनिंग से जुड़ी जटिल कंस्ट्रेंट ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं को हल करने में मानक डिफ्यूजन मॉडल्स की सीमाओं को दूर करने के लिए डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर्स को ब्लॉक्ड गिब्स सैंपलिंग के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र ऐतिहासिक प्रीफिक्स के एक निरंतर पूल पर स्टोकेस्टिक बैकट्रैकिंग को प्रस्तुत करता है, जिसे फ्रंटियर-ओनली सर्च की सीमाओं को दूर करने और भाषा मॉडलों के लिए टेस्ट-टाइम स्केलिंग में सटीकता-से-टोकन दक्षता अनुपात को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए सबपूल चयन और पावर बैकट्रैक सीक्वेंशियल मोंटे कार्लो द्वारा उन्नत किया गया है।
यह शोध पत्र "रिप्रेजेंटेशन ट्रांसप्लांट" नामक एक डोमेन जनरलाइजेशन पद्धति प्रस्तावित करता है जो एक "एब्डक्शन-डिडक्शन एंटैंगलमेंट" ढांचे के माध्यम से इष्टतम भविष्यवाणियों की आंशिक पहचान योग्यता का लाभ उठाता है, जिसमें इनवेरिएंट कॉज़ल मैकेनिज्म्स को खोजने और मिनिमैक्स-ऑप्टिमल टार्गेट प्रेडिक्शन्स प्राप्त करने के लिए एक लर्नर-एडवर्सरी गेम का उपयोग किया गया है।
यह शोध पत्र एक प्रयोगात्मक डिजाइन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो आवेदकों को जोखिम स्कोर के आधार पर प्राथमिकता कतारों (प्रायोरिटी क्यूज़) में यादृच्छिक रूप से विभाजित करता है ताकि एक साथ कारण संबंधी उपचार प्रभावों (कॉज़ल ट्रीटमेंट इफेक्ट्स) को सीखा जा सके और सीमित संसाधनों को उच्चतम आवश्यकता वाले लोगों को आवंटित किया जा सके, जबकि परिणामी पहचान रणनीतियों (आइडेंटिफिकेशन स्ट्रैटेजीज़) का लक्षण वर्णन किया जा सके और सांख्यिकीय दक्षता एवं नैतिक प्राथमिकता के बीच संतुलन को अनुकूलित किया जा सके।
यह शोध पत्र नॉन-लीनियर रैंडम मैट्रिक्स थ्योरी पर आधारित 'ग्रो-प्रून-फ्रीज' (GPF) नेटवर्क फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो टर्बुलेंट प्लम कार्यों में 94% सफलता दर प्राप्त करने के लिए नेटवर्क परतों को गतिशील रूप से विकसित करने, छाँटने और फ्रीज करने के माध्यम से घ्राण नेविगेशन (olfactory navigation) के लिए अनुकूली निरंतर शिक्षण सक्षम करता है, साथ ही अन्य मशीन लर्निंग डोमेन में सामान्यीकरण की क्षमता भी प्रदर्शित करता है।