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cs.LG

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📊 statistics

Posterior Inference in Latent Space for Scalable Constrained Black-box Optimization

यह शोधपत्र उच्च-आयामी (high-dimensional) बाधित ब्लैक-बॉक्स अनुकूलन के लिए एक स्केलेबल विधि प्रस्तावित करता है जो समस्या को फ्लो-आधारित जनरेटिव मॉडल के लेटेंट स्पेस (latent space) के भीतर पोस्टीरियर इन्फरेंस (posterior inference) के रूप में पुनर्गठित करता है, जिसमें मोड कोलैप्स (mode collapse) से बचने के लिए आशाजनक उम्मीदवारों को कुशलतापूर्वक नमूना लेने हेतु आउटसोर्स किए गए डिफ्यूजन मॉडल्स का उपयोग किया जाता है।

Kiyoung Om, Kyuil Sim, Taeyoung Yun, Hyeongyu Kang, Jinkyoo Park2026-05-08
📊 statistics

Multivariate Standardized Residuals for Conformal Prediction

यह शोध पत्र एक बहुभिन्नरूपी कन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो हेटेरोस्केडास्टिसिटी (heteroskedasticity) और आउटपुट सहसंबंधों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए महलानोबिस दूरी-आधारित मानकीकृत अवशेषों (Mahalanobis distance-based standardized residuals) का उपयोग करता है, जिससे बेहतर सशर्त कवरेज प्राप्त होता है और महंगे नमूनाकरण की आवश्यकता के बिना मिसिंग वैल्यू हैंडलिंग जैसे व्यावहारिक विस्तार सक्षम होते हैं।

Sacha Braun, Eugène Berta, Michael I. Jordan, Francis Bach2026-05-08
🤖 machine learning

Pulling Back the Curtain on Deep Networks

यह योगदान 'सिमेंटिक पुलबैक' (Semantic Pullbacks) को प्रस्तुत करता है, जो एक सैद्धांतिक रूप से आधारित विधि है जो गहरे नेटवर्क (deep networks) को इनपुट-कंडीशन्ड एफाइन ऑपरेटर्स (input-conditioned affine operators) के रूप में व्याख्यायित करती है ताकि लक्षित न्यूरॉन्स (target neurons) से सुसंगत स्थानीय संरचनाओं का पुनर्निर्माण करके धारणात्मक रूप से उपयुक्त, स्थिर और विश्वसनीय पोस्ट-हॉक स्पष्टीकरण उत्पन्न किए जा सकें।

Maciej Satkiewicz, Roberto Corizzo, Marcin Pietroń2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ
🧬 biology

Toward Practical Equilibrium Propagation: Brain-inspired Recurrent Neural Network with Feedback Regulation and Residual Connections

यह शोध पत्र FRE-RNN को प्रस्तुत करता है, जो एक जैविक रूप से सुसंगत (biologically plausible) रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क है जिसमें फीडबैक रेगुलेशन और रेसिडुअल कनेक्शन शामिल हैं, जो इक्विलिब्रियम प्रोपेगेशन की अस्थिरता और उच्च कम्प्यूटेशनल लागतों पर विजय प्राप्त करते हुए बैकप्रोपैगेशन के तुलनीय अभिसरण गति और प्रदर्शन प्राप्त करता है और व्यावहारिक बड़े पैमाने पर मस्तिष्क-प्रेरित शिक्षण को सक्षम बनाता है।

Zhuo Liu, Tao Chen2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrophysics

CIGaRS I: Combined simulation-based inference from type Ia supernovae and host photometry

यह शोध पत्र CIGaRS I को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत बेयसियन पदानुक्रमित मॉडल (Bayesian hierarchical model) है जो टाइप Ia सुपरनोवा और उनके होस्ट से प्राप्त फोटोमेट्रिक डेटा पर न्यूरल सिमुलेशन-आधारित अनुमान का लाभ उठाता है ताकि प्रजनक भौतिकी (progenitor physics), विलंब-समय वितरण (delay-time distributions), कॉस्मोलॉजी और फोटोमेट्रिक रेडशिफ्ट को एक साथ सीमित किया जा सके, जिससे पारंपरिक स्पेक्ट्रोस्कोपिक-केवल विश्लेषणों की तुलना में कॉस्मोलॉजिकल बाधाओं में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Konstantin Karchev, Roberto Trotta, Raul Jimenez2026-05-08
🔢 mathematics

Synthetic Counterfactual Labels for Efficient Conformal Counterfactual Inference

यह योगदान SP-CCI पेश करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो मौजूदा कॉन्फॉर्मल विधियों की तुलना में व्यक्तिगत काउंटरफैक्चुअल परिणामों के लिए संकीर्ण लेकिन सांख्यिकीय रूप से वैध प्रेडिक्शन इंटरवल (भविष्यवाणी अंतराल) उत्पन्न करने के लिए प्रीट्रेंड मॉडल्स द्वारा जनरेट किए गए सिंथेटिक काउंटरफैक्चुअल लेबल्स और इन्फरेंस-आधारित डिबायसिंग के माध्यम से सुधारे गए लेबल्स का लाभ उठाता है।

Amirmohammad Farzaneh, Matteo Zecchin, Osvaldo Simeone2026-05-08
🤖 machine learning

GraphWeave: Interpretable and Robust Graph Generation via Random Walk Trajectories

GraphWeave ग्राफ जनरेशन के लिए एक तेज़, व्याख्या योग्य और सुदृढ़ विधि है जो पैटर्न लर्निंग को ग्राफ निर्माण से अलग करके और ग्राफ संरचनाओं के संयुक्त अनुकूलन को निर्देशित करने के लिए रैंडम वॉक ट्रैजेक्टरीज का लाभ उठाकर मौजूदा दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Rahul Nandakumar, Deepayan Chakrabarti2026-05-08
🤖 machine learning

Frictional Q-Learning

यह शोधपत्र फ्रिक्शनल क्यू-लर्निंग (Frictional Q-Learning) प्रस्तुत करता है, जो एक ऑफ-पॉलिसी सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एल्गोरिदम है जो रिप्ले बफर को एक सुचारू एक्शन मैनिफोल्ड के रूप में मॉडल करके और समर्थित स्पर्शरेखीय क्रियाओं (tangential actions) तथा असमर्थ अभिलंब घटकों (normal components) के बीच अंतर करने के लिए एक कंट्रास्टिव वेरिएशनल ऑटोएनकोडर का उपयोग करके एक्सट्रपलेशन त्रुटियों को कम करता है, जिससे स्थैतिक घर्षण (static friction) के समान एक स्थिरता स्थिति लागू होती है।

Hyunwoo Kim, Hyo Kyung Lee2026-05-08
📊 statistics

A Greedy PDE Router for Blending Neural Operators and Classical Methods

यह शोध पत्र एक अनुमानित ग्रीडी राउटर (approximate greedy router) प्रस्तावित करता है जो प्रत्येक पुनरावृत्ति (iteration) में शास्त्रीय और न्यूरल ऑपरेटरों के एक समूह (ensemble) से सबसे प्रभावी सॉल्वर को गतिशील रूप से चुनता है, जो पॉइसन (Poisson) और संवहन-विसरण (convection-diffusion) जैसे PDEs पर मौजूदा हाइब्रिड विधियों की तुलना में तेज़ अभिसरण (convergence) और कम अंतिम त्रुटि प्राप्त करने के लिए वास्तविक त्रुटि ज्ञान की आवश्यकता को सफलतापूर्वक दूर करता है।

Sahana Rayan, Yash Patel, Ambuj Tewari2026-05-08
🤖 machine learning

A Forensic Analysis of Synthetic Data in RL: Diagnosing and Solving Algorithmic Failures in Model-Based Policy Optimization

यह शोध पत्र डीपमाइंड कंट्रोल सूट (DeepMind Control Suite) में मॉडल-बेस्ड पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (MBPO) के प्रदर्शन पतन के मूल कारणों के रूप में स्केल मिसमैच (scale mismatch) और रेसिडुअल नेक्स्ट-स्टेट प्रेडिक्शन (residual next-state prediction) की पहचान करता है और एक न्यूनतम समाधान, "फिक्सिंग दैट फ्री लंच" (FTFL) प्रस्तावित करता है, जो MBPO की उसके नॉन-मॉडल-बेस्ड बेसलाइन पर श्रेष्ठता को बहाल करता है और यह प्रकट करता है कि कैसे बेंचमार्क-विशिष्ट धारणाएं मौलिक एल्गोरिद्मिक विफलताओं को छिपा सकती हैं।

Brett Barkley, David Fridovich-Keil2026-05-08