cs.LG पेपर | Gist.Science

UOTIP: Unbalanced Optimal Transport Map for Unpaired Inverse Problems

यह शोधपत्र UOTIP का प्रस्ताव करता है, जो एक अनपेयर्ड इमेज इनवर्स समस्याओं (unpaired image inverse problems) के लिए एक नवीन ढांचा है, जो विविध शोर परिदृश्यों (noise scenarios) में मजबूत, अत्याधुनिक पुनर्निर्माण प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए संभावना-आधारित लागत फलन (likelihood-based cost function) के साथ अनबैलेंस्ड ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट का लाभ उठाता है, जबकि परिवहन मानचित्र (transport map) के अस्तित्व और विशिष्टता की सैद्धांतिक गारंटी भी देता है।

Donggyu Lee, Taekyung Lee, Jaewoong Choi2026-05-21

🤖 machine learning

HORST: Composing Optimizer Geometries for Sparse Transformer Training

यह शोध पत्र HORST को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर ऑप्टिमाइज़र है जो एक हाइपरबोलिक मिरर मैप के माध्यम से एडेप्टिव विधियों की स्थिरता को $L_1$ स्पैरसिटी बायस (sparsity bias) के साथ संयोजित करने के लिए नॉन-कम्यूटेटिव ऑपरेटर स्टेप्स को कंपोज़ करता है, जो विजन और लैंग्वेज टास्क में स्पार्स ट्रांसफार्मर ट्रेनिंग के दौरान AdamW से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tom Jacobs, Rohan Jain, Rebekka Burkholz2026-05-21

🤖 machine learning

Efficient Learning of Deep State Space Models via Importance Smoothing

यह शोध पत्र पैरेलल वेरिएशनल मोंटे कार्लो (PVMC) को प्रस्तुत करता है, जो एक नई प्रशिक्षण विधि है जो वेरिएशनल ऑटो-एनकोडिंग और अनुक्रमिक मोंटे कार्लो दृष्टिकोणों के बीच के अंतर को पाटती है ताकि डिस्क्रिमिनेटिव और जेनरेटिव दोनों कार्यों के लिए डीप स्टेट स्पेस मॉडल के सुदृढ़, स्केलेबल और 10 गुना तेज़ प्रशिक्षण को सक्षम किया जा सके।

John-Joseph Brady, Nikolas Nusken, Yunpeng Li2026-05-21

🤖 machine learning

Linear-DPO: Linear Direct Preference Optimization for Diffusion and Flow-Matching Generative Models

यह शोध पत्र Linear-DPO का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत प्राथमिकता अनुकूलन ढांचा (unified preference optimization framework) है जो मानक सिग्मॉइड-आधारित उपयोगिता (sigmoid-based utility) के स्थान पर एक रैखिक उपयोगिता (linear utility) और एक EMA-अपडेटेड संदर्भ मॉडल (EMA-updated reference model) का उपयोग करके डिफ्यूजन और फ्लो-मैचिंग मॉडलों के लिए एक सामान्यीकृत उद्देश्य प्राप्त करता है, ताकि ऑब्जेक्टिव मिसमैच (objective mismatches) को दूर किया जा सके और टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन संरेखण (alignment) में सुधार किया जा सके।

Kesong Li, Yixuan Xu, Kuo-kun Tseng, Weiyi Lu, Kan Liu, Tao Lan2026-05-21

🤖 machine learning

Advantage Collapse in Group Relative Policy Optimization: Diagnosis and Mitigation

यह शोध पत्र 'एडवांटेज कोलैप्स' (Advantage Collapse) को ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (GRPO) में एक महत्वपूर्ण विफलता मोड के रूप में पहचानता है जो प्रशिक्षण ठहराव का कारण बनता है, और एडेप्टिव वर्चुअल सैंपल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (AVSPO) का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का तरीका है जो इस समस्या को कम करने के लिए वर्चुअल रिवॉर्ड सैंपल्स का उपयोग करता है और विभिन्न मॉडल स्केल्स में रीजनिंग प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारता है।

Xixiang He, Qiyao Sun, Ao Cheng, Xingming Li, Xuanyu Ji, Hailun Lu, Runke Huang, Qingyong Hu2026-05-21

🤖 machine learning

Reasoning-Trace Collapse: Evaluating the Loss of Explicit Reasoning During Fine-Tuning

यह शोध पत्र "रीजनिंग-ट्रेस कोलैप्स" (reasoning-trace collapse) की पहचान और मात्रा निर्धारण करता है, जो एक ऐसी घटना है जहाँ केवल उत्तर वाले डेटा पर रीजनिंग मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने से वे सही अंतिम उत्तर बनाए रखने के बावजूद वैध मध्यवर्ती तर्क चरणों को खो देते हैं, और यह इस गिरावट का पता लगाने तथा इसे कम करने के लिए एक संरचनात्मक मूल्यांकन ढांचे और लॉस-मास्किंग रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।

Lukas Twist, Helen Yannakoudakis, Jie M. Zhang2026-05-21

💬 NLP

Automated ICD Classification of Psychiatric Diagnoses: From Classical NLP to Large Language Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फाइन-ट्यून्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, विशेष रूप से e5_large, स्पेनिश मनोरोग मुक्त-पाठ विवरणों को ICD कोड में मैप करने को स्वचालित करने में शास्त्रीय एनएलपी (NLP) विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो 145,000 से अधिक रिकॉर्डों के एक डेटासेट पर 0.866 का माइक्रो-एवरेज्ड F1 स्कोर प्राप्त करते हैं।

Fernando Ortega, Raúl Lara-Cabrera, Jorge Dueñas-Lerín, Alejandro de la Torre-Luque, Mercé Salvador Robert, Enrique Baca (…)2026-05-21

🤖 machine learning

Comparative Analysis of Military Detection Using Drone Imagery Across Multiple Visual Spectrums

यह शोध पत्र विविध और चुनौतीपूर्ण वास्तविक दुनिया की स्थितियों के तहत ड्रोन द्वारा सुदृढ़ सैन्य वस्तु पहचान के लिए YOLOv11-small मॉडल को प्रशिक्षित करने और उसका मूल्यांकन करने हेतु KIIT-MiTA डेटासेट से व्युत्पन्न चार विशिष्ट दृश्य स्पेक्ट्रम डेटासेट (ग्रे स्केल, थर्मल, नाइट, और ऑब्स्कुरा विजन) प्रस्तुत करता है।

Sourov Roy Shuvo, Prajwal Panth, Rajesh Chowdhury, Sorup Chakraborty, Sudip Chakrabarty, Prasant Kumar Pattnaik2026-05-21

⚛️ quantum physics

Q-SYNTH: Hybrid Quantum-Classical Adversarial Augmentation for Imbalanced Fraud Detection

यह शोध पत्र Q-SYNTH को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल जनरेटिव एडवरसेरियल फ्रेमवर्क है जो धोखाधड़ी वाले लेनदेन के नमूनों को संश्लेषित करने के लिए एक पैरामीट्राइज्ड क्वांटम सर्किट का उपयोग करता है, जो शास्त्रीय बेसलाइन की तुलना में सांख्यिकीय वितरण निष्ठा और डाउनस्ट्रीम वर्गीकरण प्रदर्शन के बीच एक अनुकूल समझौता प्रदान करके क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाने में क्लास इम्बैलेंस (वर्ग असंतुलन) को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है।

Adam Innan, Mansour El Alami, Nouhaila Innan, Muhammad Shafique, Mohamed Bennai2026-05-21

📊 statistics

A Rigorous, Tractable Measure of Model Complexity

यह शोध पत्र इनपुट ग्रेडिएंट समानता (input gradient similarities) पर आधारित मॉडल जटिलता का एक कठोर और गणनात्मक रूप से कुशल माप प्रस्तुत करता है जो विभिन्न मौजूदा मेट्रिक्स को एकीकृत करता है और विविध मॉडल आर्किटेक्चर में 'डबल डिसेंट' (double descent) घटना के संबंध में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

Oskar Allerbo, Thomas B. Schön2026-05-21✓ Author reviewed ⓘ

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