🤖 Category

cs.LG

23700 पेपर

🤖 machine learning

Plug-and-Play Spiking Operators: Breaking the Nonlinearity Bottleneck in Spiking Transformers

यह शोध पत्र एक प्लग-एंड-प्ले फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मॉड्यूलर पॉपुलेशन कंप्यूटेशन और बिट-शिफ्ट स्केलिंग के माध्यम से महत्वपूर्ण नॉनलीनियर ऑपरेटर्स (जैसे कि सॉफ्टमैक्स और नॉर्मलाइजेशन) के स्पाइक-फ्रेंडली एप्रोक्सिमेशन को लागू करके बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के लिए ट्रेनिंग-मुक्त ANN-टू-SNN रूपांतरण को सक्षम बनाता है, जिससे फाइन-ट्यूनिंग के बिना मूल मॉडलों के लगभग समान सटीकता प्राप्त होती है।

Xinzhe Yuan (IASM, Harbin Institute of Technology), Xiang Peng (IASM, Harbin Institute of Technology), Bin Gu (School of (…)2026-05-21
🤖 machine learning

Closed-form predictive coding via hierarchical Gaussian filters

यह शोध पत्र पदानुक्रमित गॉसियन फिल्टरों पर आधारित एक क्लोज्ड-फॉर्म प्रेडिक्टिव कोडिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो प्रिसिजन-वेटेड मैसेज पासिंग को पुनर्स्थापित करता है, जिससे गहरे नेटवर्क बिना पुनरावृत्ति अनुमान (iterative inference) या वैश्विक त्रुटि संकेतों के सक्रियण (activations), भार (weights) और अनिश्चितताओं को एक साथ सीखने में सक्षम होते हैं, जिससे वे बैकप्रोपैगेशन की दक्षता से मेल खाते हुए ऑनलाइन और डेटा-कुशल कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं।

Aleksandrs Baskakovs, Sylvain Estebe, Kenneth Enevoldsen, Kristoffer Nielbo, Chris Mathys, Nicolas Legrand2026-05-21
🤖 machine learning

Spectral Unforgetting: Post-Hoc Recovery of Damaged Capabilities Without Retraining

यह शोध पत्र DG-Hard को प्रस्तुत करता है, जो एक पोस्ट-हॉक स्पेक्ट्रल रिपेयर विधि है जो बिना किसी अतिरिक्त डेटा या पुन: प्रशिक्षण के, वेट अपडेट मैट्रिक्स पर डोनोहो-गविश हार्ड सिंगुलर-वैल्यू थ्रेशोल्डिंग लागू करके, कार्य लाभों को सुरक्षित रखते हुए फाइन-ट्यूनिंग द्वारा क्षतिग्रस्त हुई क्षमताओं को पुनर्प्राप्त करता है।

Aarash Abro, Muhammad Tahir2026-05-21
💻 computer science

MedCRP-CL: Continual Medical Image Segmentation via Bayesian Nonparametric Semantic Modality Discovery

MedCRP-CL मेडिकल इमेज सेगमेंटेशन के लिए एक रिप्ले-फ्री कॉन्टिनुअल लर्निंग फ्रेमवर्क है जो क्लिनिकल टेक्स्ट से डायनामिकली सिमेंटिक टास्क ग्रुपिंग खोजने के लिए चाइनीज रेस्टोरेंट प्रोसेस का लाभ उठाता है, जिससे स्ट्रक्चर-अवेयर पैरामीटर आइसोलेशन और नॉलेज ट्रांसफर सक्षम होता है जो मौजूदा बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और मॉडल के आकार तथा फॉरगेटिंग को नाटकीय रूप से कम करता है।

Ziyuan Gao2026-05-21
🤖 machine learning

Mechanisms of Misgeneralization in Physical Sequence Modeling

यह शोध पत्र "भौतिक मिसजनरलाइजेशन" (physical misgeneralization) की पहचान और व्याख्या करता है, जहाँ क्यूरेटेड भौतिक प्रदर्शनों पर प्रशिक्षित जनरेटिव सीक्वेंस मॉडल ऐसे विश्वसनीय व्यक्तिगत प्रक्षेपवक्र (trajectories) उत्पन्न करते हैं जो स्थानीय त्रुटियों के प्रसार के कारण सामूहिक रूप से इच्छित समग्र वितरणों का उल्लंघन करते हैं, और इस विफलता का पूर्वानुमान लगाने तथा इसे कम करने के लिए एक डेटा डेविएशन कर्नेल (data deviation kernel) प्रस्तावित करता है।

Kento Nishi, Raphael Tang, Karun Kumar, Core Francisco Park, Hidenori Tanaka2026-05-21
🤖 machine learning

Robust Subspace-Constrained Quadratic Models for Low-Dimensional Structure Learning

यह शोध पत्र एक सुदृढ़ सबस्पेस-कंस्ट्रेंड क्वाड्रेटिक मॉडल (SCQM) प्रस्तावित करता है जो भारी-पूंछ (heavy-tailed) और हल्की-पूंछ (light-tailed) वाले मामलों सहित विविध शोर वितरणों को संभालने के लिए SQMF ढांचे का विस्तार करता है, और उच्च-आयामी डेटा से निम्न-आयामी संरचनाओं को सीखने में उत्कृष्ट पुनर्निर्माण सटीकता और सुदृढ़ता प्राप्त करने के लिए बैकट्रैकिंग लाइन-सर्च के साथ एक कुशल ग्रेडिएंट-आधारित एल्गोरिदम पेश करता है।

Zheng Zhai, Xiaohui Li2026-05-21
🤖 machine learning

AirfoilGen: A valid-by-construction and performance-aware latent diffusion model for airfoil generation

यह शोध पत्र AirfoilGen को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन लेटेंट डिफ्यूजन मॉडल है जो सटीक, स्पष्ट एरोडायनामिक प्रदर्शन के साथ ज्यामितीय रूप से वैध एयरफॉइल जेनरेट करने के लिए एक सर्कल स्वीपिंग रिप्रेजेंटेशन और ट्रांसफार्मर-आधारित एनकोडर का लाभ उठाता है, जिसे 2,00,000 से अधिक एयरफॉइल के एक नए डेटासेट द्वारा समर्थित किया गया है।

Zhijie Yang, Min Tang, Qiang Zou2026-05-21
💻 computer science

WildRoadBench: A Wild Aerial Road-Damage Grounding Benchmark for Vision-Language Models and Autonomous Agents

यह शोध पत्र WildRoadBench प्रस्तुत करता है, जो वाइल्ड एरियल रोड डैमेज (wild aerial road damage) को स्थानीयकृत करने में विजन-लैंग्वेज मॉडल्स और ऑटोनॉमस LLM-संचालित एजेंट्स की क्षमताओं का मूल्यांकन करने वाला एक नया बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि दोनों दृष्टिकोण वर्तमान में इस जटिल, वास्तविक दुनिया के परिवेश में विश्वसनीय प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

Bingnan Liu, Chenhang Cui, Rui Huang, Jiani Luo, Zhirong Shen, Tinghao Wang, Xiande Huang, Lingbei Meng, Fei Shen, An Zh (…)2026-05-21
🤖 machine learning

WaveGraphNet: Physics-Consistent Guided-Wave Damage Localization through Coupled Inverse-Forward Graph Learning

यह शोधपत्र WaveGraphNet प्रस्तुत करता है, जो एक युग्मित इन्वर्स-फॉरवर्ड ग्राफ लर्निंग फ्रेमवर्क है जो एक भौतिकी-संगत फॉरवर्ड शाखा का उपयोग करके गाइडेड-वेव डैमेज लोकलाइजेशन को बेहतर बनाता है ताकि इन्वर्स लोकलाइजेशन प्रक्रिया को नियमित किया जा सके, जिससे स्पार्स सेंसर कवरेज के तहत अनदेखे संरचनात्मक क्षेत्रों के लिए सामान्यीकरण में सुधार होता है।

Vinay Sharma, Aditya Bharade, Olga Fink2026-05-21
🤖 machine learning

Less Data, Faster Training: repeating smaller datasets speeds up learning via sampling biases

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बड़े डेटासेट की तुलना में छोटे डेटासेट को दोहराना, सैंपलिंग बायस (sampling biases) का लाभ उठाकर अनुकूल लेयर-वाइज ग्रोथ (layer-wise growth) को सक्षम करके प्रशिक्षण को तेज कर सकता है और कंप्यूट बचा सकता है, विशेष रूप से रीजनिंग कार्यों में।

Jingwen Liu, Ezra Edelman, Surbhi Goel, Bingbin Liu2026-05-21