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20386 पेपर

🤖 machine learning

Dimensionality Reduction Meets Network Science: Sensemaking on UMAP's kNN Graph

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि UMAP द्वारा निर्मित आंतरिक k-निकटतम-पड़ोसी (k-nearest-neighbor) ग्राफ पर पेजरैंक (PageRank), k-कोर अपघटन (k-core decomposition) और क्लस्टरिंग गुणांक विश्लेषण (clustering coefficient analysis) जैसे मानक ग्राफ एल्गोरिदम को लागू करना, उच्च-आयामी डेटा सेंसमेकिंग के लिए एक शक्तिशाली, पूरक दृष्टिकोण प्रदान करता है जो अक्सर विशेष रूप से निर्मित विधियों के बराबर या उनसे बेहतर होता है।

Duen Horng Chau, Donghao Ren, Fred Hohman, Dominik Moritz2026-07-10
🤖 machine learning

MulTTiPop: A Multitrack Transcription Dataset for Pop Music

यह शोध पत्र MulTTiPop प्रस्तुत करता है, जो 572 विविध पॉप संगीत खंडों का एक डेटासेट है जो मल्टीट्रैक MIDI रिकॉर्डिंग के साथ संरेखित है, जिसका उपयोग अत्याधुनिक ऑटोमैटिक म्यूजिक ट्रांसक्रिप्शन मॉडलों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल का मूल्यांकन करने और प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है।

Nathan Pruyne, Benjamin Stoler, William Chen, Chien-yu Huang, Shinji Watanabe, Chris Donahue2026-07-10
🤖 machine learning

COVID-Net USPro: An Open-Source Explainable Few-Shot Deep Prototypical Network to Monitor and Detect COVID-19 Infection from Point-of-Care Ultrasound Images

यह शोध पत्र COVID-Net USPro को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, व्याख्यात्मक (explainable) फ़्यू-शॉट डीप प्रोटोटाइपिकल नेटवर्क है जो न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके पॉइंट-ऑफ-केयर अल्ट्रासाउंड छवियों से COVID-19 का पता लगाने में उच्च सटीकता, परिशुद्धता और रिकॉल प्राप्त करता है, जिससे नई बीमारियों के लिए सीमित एनोटेटेड डेटासेट की चुनौती का समाधान होता है।

Jessy Song, Ashkan Ebadi, Adrian Florea, Pengcheng Xi, Stéphane Tremblay, Alexander Wong2026-07-09
🤖 machine learning

InferNet: Exploiting Aggregate GPU Profiles as Side-Channel for DNN Architecture Inference

इन्फ़रनेट (InferNet) एक नवीन साइड-चैनल हमला है जो विभिन्न फ्रेमवर्क और हार्डवेयर प्लेटफॉर्म्स के बीच डीप न्यूरल नेटवर्क के विशिष्ट आर्किटेक्चर और वेरिएंट्स का सटीक अनुमान लगाने के लिए मोटे तौर पर (coarse-grained), गैर-आक्रामक (non-intrusive) एग्रीगेट जीपीयू प्रोफाइल का लाभ उठाता है, जो जटिल टाइम-सीरीज विश्लेषण की आवश्यकता के बिना 100% निष्कर्षण सटीकता प्राप्त करता है।

Raja Hasnain Anwar, Jonah O'Brien Weiss, Tiago Alves, Sandip Kundu2026-07-09
🤖 machine learning

Lipschitz-Regularized Critics Lead to Policy Robustness Against Transition Dynamics Uncertainty

यह शोध पत्र PPO-PGDLC का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढ़ सुदृढ़ीकरण लर्निंग (reinforcement learning) एल्गोरिदम है जो ट्रांज़िशन डायनेमिक्स अनिश्चितता को प्रभावी ढंग से कम करने और सिम्युलेटेड एवं वास्तविक दुनिया के रोबोटिक कार्यों में पॉलिसी प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए प्रोजेक्टेड ग्रेडिएंट डिसेंट को लिप्सचिट्ज़-रेगुलराइज्ड क्रिटिक के साथ जोड़ता है।

Xulin Chen, Ruipeng Liu, Zhenyu Gan, Garrett E. Katz2026-07-09
🤖 machine learning

Provably Efficient Off-Policy Adversarial Imitation Learning with Convergence Guarantees

यह शोध पत्र ऑफ-पॉलिसी एडवरसेरियल इमिटेशन लर्निंग के लिए पहले सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी (convergence guarantees) और सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी बाउंड्स स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि हालिया पॉलिसियों से नमूनों का इम्पोर्टेंस सैंपलिंग सुधार के बिना पुन: उपयोग करने से अभिसरण बनाए रखते हुए सैंपल दक्षता में वृद्धि होती है।

Yilei Chen, Vittorio Giammarino, James Queeney, Ioannis Ch. Paschalidis2026-07-09
🤖 AI

Learning to Explore for Stochastic Gradient MCMC

यह शोध पत्र स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट MCMC को बेहतर बनाने के लिए एक मेटा-लर्निंग रणनीति प्रस्तावित करता है, जो बेयसियन न्यूरल नेटवर्क में उच्च-आयामी बहु-मोडल पोस्टीरियर वितरणों की कुशल खोज को सक्षम बनाता है और न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ विभिन्न कार्यों में श्रेष्ठ सैंपलिंग प्रदर्शन प्राप्त करता है।

SeungHyun Kim, Seohyeon Jung, Seonghyeon Kim, Juho Lee2026-07-09
🤖 AI

ContrastiveCFG: Guiding Diffusion Sampling by Contrasting Positive and Negative Concepts

ContrastiveCFG डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक नवीन मार्गदर्शन विधि पेश करता है जो सकारात्मक और नकारात्मक अवधारणाओं के आधार पर डिनोइजिंग दिशाओं को संरेखित या प्रतिकर्षित करने के लिए कंट्रास्टिव लॉस का उपयोग करता है, जो पारंपरिक नेगेटिवेटेड CFG दृष्टिकोणों द्वारा उत्पन्न नमूना विरूपण से बचते हुए, प्रभावी रूप से कंडीशन अनुपालन में सुधार करता है और अवांछित विशेषताओं को हटाता है।

Jinho Chang, Changsun Lee, Hyungjin Chung, Jong Chul Ye2026-07-09
🤖 machine learning

Deep Operator BSDE: a Numerical Scheme to Approximate Solution Operators

यह शोध पत्र एक न्यूरल नेटवर्क-आधारित संख्यात्मक योजना का प्रस्ताव और विश्लेषण करता है, जो बैकवर्ड स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशन्स (BSDEs) के समाधान ऑपरेटरों को अनुमानित करने के लिए वीनर चाओस अपघटन और यूलर विधि को जोड़ता है, जिसका अभिसरण सिद्ध है और सटीकता प्रदर्शित की गई है।

Pere Diaz-Lozano, Giulia Di Nunno2026-07-09
⚛️ quantum physics

Superstate Quantum Mechanics

यह शोधपत्र सुपरस्टेट क्वांटम मैकेनिक्स (SQM) प्रस्तुत करता है, जो कई द्विघाती बाधाओं (quadratic constraints) के अधीन अवस्थाओं के लिए पारंपरिक क्वांटम यांत्रिकी का विस्तार करने वाला एक सैद्धांतिक ढांचा है, जो स्थिर समस्याओं को क्वांटम व्युत्क्रम समस्याओं (quantum inverse problems) के रूप में पुनर्गठित करता है और भौतिकी, मशीन लर्निंग और शास्त्रीय गणना के अनुप्रयोगों के लिए प्रत्यक्ष और व्युत्क्रम क्वांटम यांत्रिकी के बीच सेतु बनाने हेतु गतिशील विकास मॉडल प्रस्तावित करता है।

Mikhail Gennadievich Belov, Victor Victorovich Dubov, Vadim Konstantinovich Ivanov, Alexander Yurievich Maslov, Olga Vla (…)2026-07-09