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cs.LG

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🔢 mathematics

Efficiency of Parallel and Restart Exploration Strategies in Model Free Stochastic Simulations

यह लेख मॉडल-मुक्त स्टोकेस्टिक सिमुलेशन का विश्लेषण करता है यह दिखाने के लिए कि जबकि समानांतर अन्वेषण (पैरेलल एक्सप्लोरेशन) एक चरण संक्रमण (फेज ट्रांजिशन) प्रदर्शित करता है जिसमें सिमुलेशन की इष्टतम संख्या के बाद प्रदर्शन में गिरावट आती है, एक रीस्टार्ट रणनीति का कार्यान्वयन दुर्लभ अवस्थाओं तक पहुँचने और सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) नीति अनुमानों को परिष्कृत करने में घातीय सुधार प्रदान कर सकता है।

Ernesto Garcia, Paola Bermolen, Matthieu Jonckheere, Seva Shneer2026-05-07
📊 statistics

Multi-site modelling and reconstruction of past extreme skew surges along the French Atlantic coast

यह अध्ययन एक नवीन मल्टी-साइट मॉडलिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक बहुभिन्नचर सामान्यीकृत पारेटो वितरण (multivariate generalized Pareto distribution) और एक चरम प्रतिगमन दृष्टिकोण (extreme regression approach) को जोड़ता है ताकि फ्रांसीसी अटलांटिक तट के ऐतिहासिक चरम स्क्यू सर्ज (extreme skew surge) टाइम सीरीज़ को पुनर्गठित करने के लिए प्रमुख स्टेशनों के दीर्घकालिक डेटा का लाभ उठाया जा सके और उन स्थानों पर घटनाओं की भविष्यवाणी की जा सके जहाँ रिकॉर्ड सीमित हैं।

Nathan Huet, Philippe Naveau, Anne Sabourin2026-05-07
🤖 AI

Combining Abstract Argumentation and Machine Learning for Efficiently Analyzing Low-Level Process Event Streams

यह योगदान एक डेटा-कुशल न्यूरो-सिम्बोलिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो निम्न-स्तरीय प्रक्रिया घटना धाराओं (process event streams) की सटीक व्याख्या करने और पूर्व ज्ञान का उपयोग करके संभावित व्याख्याओं को परिष्कृत करने के लिए एक मशीन लर्निंग सीक्वेंस टैगर को एक अमूर्त तर्क ढांचे (abstract argumentation framework) के साथ जोड़ता है, जिससे डेटा की कमी और कम्प्यूटेशनल जटिलता की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Bettina Fazzinga, Sergio Flesca, Filippo Furfaro, Luigi Pontieri, Francesco Scala2026-05-07
📊 statistics

Scalable Policy Maximization Under Network Interference

यह शोधपत्र नेटवर्क हस्तक्षेप के तहत मल्टी-आर्म्ड बैंडिट्स के लिए एक स्केलेबल थॉम्पसन सैंपलिंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो गतिशील नेटवर्क पर सबलीनियर बायेसियन रिग्रेट प्राप्त करने के लिए लीनियर रिवॉर्ड स्ट्रक्चर का लाभ उठाकर मौजूदा विधियों की सैंपल साइज सीमाओं को दूर करता है।

Aidan Gleich, Eric Laber, Alexander Volfovsky2026-05-07
🧬 biology

Understanding Transformers through the Lens of Pavlovian Conditioning

यह शोध पत्र एक नवीन सैद्धांतिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ट्रांसफॉर्मर्स के मूल अटेंशन मैकेनिज्म (attention mechanism) की पुनर्व्याख्या पावलवियन कंडीशनिंग (Pavlovian conditioning) के रूप में करता है, जो क्वेरीज़ (queries), कीज़ (keys) और वैल्यूज़ (values) को टेस्ट स्टिमुली (test stimuli), कंडिशनल स्टिमुली (conditional stimuli) और अनकंडिशनल स्टिमुली (unconditional stimuli) के रूप में मैप करता है ताकि एसोसिएटिव मेमोरी क्षमता, एरर प्रोपेगेशन और जैविक रूप से सुसंगत लर्निंग रूल्स में गणितीय अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके।

Mu Qiao2026-05-07
🤖 AI

Discovering New Theorems via LLMs with In-Context Proof Learning in Lean

यह योगदान कंजेक्चर-प्रूफ लूप (CPL) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा पाइपलाइन है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल के लिए संदर्भ-आधारित शिक्षण का लाभ उठाता है, जिसमें लीन 4 (Lean 4) में इसके अपने औपचारिक रूप से सत्यापित प्रमेयों और प्रमाणों को पुनरावृत्ति से फीड किया जाता है, जिससे नवीन, कठिन-से-सिद्ध होने वाले गणितीय अनुमानों (conjectures) की खोज दर और सफलता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

Kazumi Kasaura, Naoto Onda, Yuta Oriike, Masaya Taniguchi, Akiyoshi Sannai, Sho Sonoda2026-05-07
🤖 machine learning

DyWPE: Signal-Aware Dynamic Wavelet Positional Encoding for Time Series Transformers

यह शोध पत्र DyWPE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सिग्नल-अवेयर पोजीशनल एनकोडिंग फ्रेमवर्क है जो इनपुट टाइम सीरीज़ से सीधे एम्बेडिंग्स उत्पन्न करने के लिए डिस्क्रीट वेवलेट ट्रांसफॉर्म का लाभ उठाता है, जिससे यह विविध डेटासेट्स में जटिल, नॉन-स्टेशनरी डायनेमिक्स को संभालने में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Habib Irani, Vangelis Metsis2026-05-07
🤖 AI

Feature Identification via the Empirical NTK

यह लेख प्रदर्शित करता है कि एम्पेरिकल न्यूरल टेंगेंट कर्नेल (eNTK) का आइगन-एनालिसिस प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क में ग्राउंड-ट्रुथ और व्याख्या योग्य विशेषताओं की प्रभावी ढंग से पहचान करता है, जो सिंथेटिक अंकगणितीय कार्यों के साथ-साथ एक प्री-ट्रेन्ड लैंग्वेज मॉडल पर PCA की तुलना में ज्ञात संरचनाओं के साथ बेहतर संरेखण प्रदर्शित करता है।

Jennifer Lin2026-05-07
🤖 AI

Online Continual Learning on Intel Loihi 2 via a Co-designed Spiking Neural Network

यह शोध पत्र CLP-SNN प्रस्तुत करता है, जो इंटेल लोइही 2 (Intel Loihi 2) पर कार्यान्वित एक सह-डिज़ाइन किया गया स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क है, जो रिप्ले-आधारित विधियों के तुलनीय सटीकता के साथ ऑनलाइन निरंतर शिक्षण (online continual learning) प्राप्त करता है और एज-जीपीयू (edge-GPU) बेसलाइन की तुलना में 6,600 गुना कम ऊर्जा खपत और 113 गुना कम विलंबता (latency) प्रदान करता है, जिससे सटीकता और दक्षता के बीच पारंपरिक समझौते को तोड़ा जा सकता है।

Elvin Hajizada, Danielle Rager, Timothy Shea, Leobardo Campos-Macias, Andreas Wild, Eyke Hüllermeier, Yulia Sandamirskay (…)2026-05-07
🤖 machine learning

NSL-MT: Linguistically Informed Negative Samples for Efficient Machine Translation in Low-Resource Languages

यह शोध पत्र NSL-MT को प्रस्तुत करता है, जो कम-संसाधन वाली मशीन अनुवाद (low-resource machine translation) के लिए एक प्रशिक्षण विधि है, जो सीमित समानांतर डेटा (parallel data) को कृत्रिम रूप से उत्पन्न व्याकरणिक त्रुटियों के साथ संवर्धित करके डेटा दक्षता और मॉडल प्रदर्शन को बढ़ाती है ताकि भाषाई रूप से अमान्य आउटपुट को स्पष्ट रूप से दंडित किया जा सके।

Mamadou K. Keita, Christopher Homan, Huy Le2026-05-07