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Active Learning for Conditional Generative Compressed Sensing

यह शोध पत्र इमेज रिकवरी के लिए एक कंडीशनल जेनरेटिव कॉम्प्रैस्ड सेंसिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सैंपलिंग डिज़ाइन और मॉडल कंडीशनिंग के लिए प्रॉम्प्ट्स के बीच अंतर करता है, जो यह सिद्ध करता है कि प्रॉम्प्ट-मैच्ड क्रिस्टोफेल सैंपलिंग स्थिर रिकवरी बाउंड्स प्राप्त करती है और प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि प्रॉम्प्ट्स सैंपलिंग वितरण और पुनर्निर्माण गुणवत्ता दोनों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।

Alexander DeLise, Nick Dexter2026-05-08
📊 statistics

Estimating Implicit Regularization in Deep Learning

यह शोध पत्र जटिल डीप लर्निंग सिस्टम में इम्प्लिसिट रेगुलराइजेशन (implicit regularization) का अनुमान लगाने के लिए एक एम्पिरिकल ग्रेडिएंट मैचिंग विधि प्रस्तुत करता है, जो ज्ञात पेनल्टीज़ को सफलतापूर्वक रिकवर करता है और ड्रॉपआउट (dropout) द्वारा प्रेरित प्रभावों जैसे पहले से अनसुलझे प्रभावों को अभिलक्षणित करता है।

Joseph H. Rudoler, Kevin Tan, Giles Hooker, Konrad P. Kording2026-05-08
🤖 machine learning

On Semantic Loss Fine-Tuning Approach for Preventing Model Collapse in Causal Reasoning

यह शोध पत्र ग्राफ-आधारित तार्किक बाधाओं और डायनेमिक लैम्ब्डा शेड्यूलिंग के साथ एक सिमेंटिक लॉस फंक्शन प्रस्तावित करता है ताकि ट्रांसफॉर्मर-आधारित कॉज़ल रीजनिंग में कैटास्ट्रोफिक मॉडल कोलैप्स को रोका जा सके, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण स्थिर, संदर्भ-निर्भर भविष्यवाणियों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक है और मानक फाइन-ट्यूनिंग बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Pratik Deshmukh, Atirek Gupta2026-05-08
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Privacy Without Losing Place: A Paradigm for Private Retrieval in Spatial RAGs

यह शोध पत्र प्राइवेसी एंकर सब्स्टीट्यूशन (PAS) प्रस्तुत करता है, जो स्थानिक RAG सिस्टम के लिए एक संरचित तंत्र है जो सापेक्ष एंकर एन्कोडिंग के माध्यम से उपयोगकर्ता के स्थान की गोपनीयता को सुरक्षित रखता है, और रिट्रीवल प्रदर्शन में मामूली गिरावट के बावजूद मजबूत डाउनस्ट्रीम जनरेशन गुणवत्ता बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण प्रतिकूल त्रुटि (370-400 मीटर) प्राप्त करता है।

Kennedy Edemacu, Mohammad Mahdi Shokri, Vinay M. Shashidhar, Jong Wook Kim2026-05-08
🤖 machine learning

Robustness of Graph Self-Supervised Learning to Real-World Noise: A Case Study on Text-Driven Biomedical Graphs

यह शोध पत्र वास्तविक दुनिया के, शोर वाले टेक्स्ट-संचालित बायोमेडिकल ग्राफ्स पर ग्राफ सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग का व्यापक मूल्यांकन करने के लिए NATD-GSSL फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि फीचर रिकंस्ट्रक्शन और द्विदिश संबंधात्मक मैसेज-पासिंग आर्किटेक्चर, रिलेशन रिकंस्ट्रक्शन या एकदिशीय डिजाइनों की तुलना में शोर के प्रति अधिक सुदृढ़ हैं, और अंततः लैंग्वेज मॉडल बेसलाइन्स की तुलना में 7% तक सुधार प्राप्त करते हैं।

Othmane Kabal, Mounira Harzallah, Fabrice Guillet, Hideaki Takeda, Ryutaro Ichise2026-05-08
🤖 machine learning

A Unified Benchmark for Evaluating Knowledge Graph Construction Methods and Graph Neural Networks

यह शोधपत्र एक एकीकृत, पुनरुत्पादक बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो शोर-युक्त, पाठ-व्युत्पन्न ग्राफों पर ग्राफ न्यूरल नेटवर्क की मजबूती और एक उच्च-गुणवत्ता वाले विशेषज्ञ-क्यूरेटेड संदर्भ के विरुद्ध तुलना करके विभिन्न ज्ञान ग्राफ निर्माण विधियों की प्रभावशीलता का संयुक्त रूप से मूल्यांकन करता है।

Othmane Kabal, Mounira Harzallah, Fabrice Guillet, Hideaki Takeda, Ryutaro Ichise2026-05-08
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GRALIS: A Unified Canonical Framework for Linear Attribution Methods via Riesz Representation

यह शोध पत्र GRALIS को प्रस्तुत करता है, जो रीज़ रिप्रेजेंटेशन थ्योरम (Riesz Representation Theorem) पर आधारित एक एकीकृत गणितीय ढांचा है, जो 14 में से 13.5 स्वैच्छिक गुणों (axiomatic properties) को एक साथ संतुष्ट करते हुए रैखिक एट्रिब्यूशन विधियों के लिए एक मानक रूप स्थापित करता है और पूर्णता (completeness), अभिसरण (convergence) तथा बहु-पैमाने की अंतःक्रियाओं (multi-scale interactions) के लिए औपचारिक गारंटी प्रदान करता है जिनका व्यक्तिगत XAI विधियों में अभाव है।

Raimondo Fanale2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ
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Approximate Next Policy Sampling: Replacing Conservative Target Policy Updates in Deep RL

यह शोध पत्र एप्रोक्सिमेट नेक्स्ट पॉलिसी सैंपलिंग (ANPS) और इसके कार्यान्वयन, स्टेबल वैल्यू PPO (SV-PPO) को एक नवीन दृष्टिकोण के रूप में प्रस्तुत करता है जो डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में बड़े और सुरक्षित पॉलिसी अपडेट को सक्षम करने के लिए रूढ़िवादी पॉलिसी बाधाओं को एक संशोधित प्रशिक्षण वितरण से बदल देता है।

Dillon Sandhu, Ronald Parr2026-05-08
📊 statistics

A renormalization-group inspired lattice-based framework for piecewise generalized linear models

यह शोधपत्र एक पुनर्सामान्यीकरण-समूह (रेनॉर्मलाइजेशन-ग्रुप) प्रेरित, जाली-आधारित (लैटिस-बेस्ड) ढांचा प्रस्तुत करता है जो पीसवाइज सामान्यीकृत रैखिक मॉडलों के लिए स्पष्ट व्याख्यात्मकता और संरचित पैरामीटर साझाकरण प्रदान करता है, जबकि सामान्यीकरण प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए जाली डिजाइन और नियमितीकरण स्केलिंग के लिए सिद्धांतपूर्ण दिशानिर्देश प्राप्त करने हेतु रेप्लिका विश्लेषण का उपयोग करता है।

Joshua C. Chang2026-05-08
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Shortcut Solutions Learned by Transformers Impair Continual Compositional Reasoning

यह शोध पत्र एक विस्तारित LEGO फ्रेमवर्क का उपयोग करके ट्रांसफॉर्मर्स में निरंतर संरचनात्मक तर्क (continual compositional reasoning) की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ फीडफॉरवर्ड BERT मॉडल स्थापित शॉर्टकट समाधानों के कारण विफल हो जाते हैं, वहीं रिकरेंट ALBERT मॉडल बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं क्योंकि वे एल्गोरिद्मिक "फॉर-लूप" (for-loop) रणनीतियों को सीखते हैं जिन्हें क्रॉस-एक्सपीरियंस ट्रेनिंग के माध्यम से और अधिक बढ़ाया जा सकता है।

William T. Redman, Erik C. Johnson, Brian Robinson2026-05-08