🤖 Category

cs.LG

20386 पेपर

🤖 machine learning

On Regularization via Early Stopping for Least Squares Regression

यह शोध पत्र लीनियर रिग्रेशन के लिए डिस्क्रीट फुल-बैच ग्रेडिएंट डिसेंट की गतिशीलता को इस प्रकार अभिलक्षित करता है कि अर्ली स्टॉपिंग (early stopping) एक ऐसे समाधान को जन्म देती है जो मिनिमम-नॉर्म जनरलाइज्ड रिज रिग्रेशन (minimum-norm generalized ridge regression) के समकक्ष है, जिससे यह किसी भी मनमाने डेटा स्पेक्ट्रा और लर्निंग रेट शेड्यूल्स में इसके सामान्यीकरण लाभों को सिद्ध करता है और साथ ही इष्टतम स्टॉपिंग समय के लिए एक अनुमान प्रदान करता है।

Rishi Sonthalia, Jackie Lok, Elizaveta Rebrova2026-07-07
🤖 machine learning

Failures Are Fated, But Can Be Faded: Characterizing and Mitigating Unwanted Behaviors in Large-Scale Vision and Language Models

यह शोधपत्र एक पोस्ट-हॉक डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पद्धति प्रस्तावित करता है जो, सीमित मानवीय फीडबैक के साथ, बड़े पैमाने के विजन और लैंग्वेज मॉडल्स के फेलियर लैंडस्केप (failure landscape) को अभिलक्षणित करती है और सटीकता संबंधी त्रुटियों, पूर्वाग्रहों और मिसअलाइनमेंट जैसे अवांछित व्यवहारों को कम करने के लिए इसे पुनर्गठित करती है।

Som Sagar, Aditya Taparia, Ransalu Senanayake2026-07-07
📊 statistics

Granger Causality in Extremes

यह शोध पत्र विशेष रूप से चरम घटनाओं (extreme events) में ग्रेंजर कार्य-कारणता (Granger causality) का पता लगाने के लिए 'कॉज़ल टेल कोएफिशिएंट' (causal tail coefficient) का लाभ उठाते हुए एक कठोर, मॉडल-मुक्त गणितीय ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो गैर-रेखीय, उच्च-आयामी समय श्रृंखलाओं और छिपे हुए कन्फाउंडर्स (hidden confounders) को संभालने में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और वित्तीय एवं मौसम संबंधी डेटा में कारण संबंधों की सफलतापूर्वक पहचान करता है।

Juraj Bodik, Olivier C. Pasche2026-07-07
💬 NLP

DrugAgent: Reliable Multi-Agent Integration of Conflicting Biomedical Evidence for Drug-Target Interaction Assessment

DrugAgent एक विश्वसनीय मल्टी-एजेंट सिस्टम है जो मशीन लर्निंग, नॉलेज ग्राफ और लिटरेचर रिट्रीवल से विषम और अक्सर विरोधाभासी बायोमेडिकल साक्ष्यों को एकीकृत करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे ड्रग-टारगेट इंटरेक्शन के आकलन में उच्च निष्ठा और जैविक संभाव्यता प्राप्त होती है।

Yoshitaka Inoue, Tianci Song, Xinling Wang, Rui Kuang, Tianfan Fu, Augustin Luna2026-07-07
🤖 machine learning

Explainable Concept Generation through Vision-Language Preference Learning for Understanding Neural Networks' Internal Representations

यह शोध पत्र एक सुदृढीकरण शिक्षण-आधारित प्राथमिकता अनुकूलन (RLPO) एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो पाठ्य विवरणों से अवधारणा छवि सेटों के निर्माण को स्वचालित करता है, जिससे न्यूरल नेटवर्क के आंतरिक निरूपणों की व्याख्या करने में मैनुअल अवधारणा संग्रह की श्रमसाध्य और त्रुटिपूर्ण सीमाओं को दूर किया जा सके।

Aditya Taparia, Som Sagar, Ransalu Senanayake2026-07-07
🤖 machine learning

BaTCAVe: Trustworthy Explanations for Robot Behaviors

यह शोध पत्र BaTCAVe को प्रस्तुत करता है, जो रोबोटों के लिए एक पोस्ट-हॉक व्याख्यात्मक एआई (explainable AI) तकनीक है जो न्यूरल नेटवर्क सक्रियणों (activations) को उच्च-स्तरीय दृश्य अवधारणाओं (visual concepts) से मिलान करके अनिश्चितता स्कोर के साथ विश्वसनीय, मानव-व्याख्या योग्य स्पष्टीकरण उत्पन्न करता है, जिससे वास्तविक दुनिया के रोबोटिक अनुप्रयोगों में ब्लैक-बॉक्स निर्णय लेने की प्रक्रिया में अंतर्दृष्टि की कमी को दूर किया जा सके।

Som Sagar, Aditya Taparia, Harsh Mankodiya, Pranav Bidare, Yifan Zhou, Ransalu Senanayake2026-07-07
⚡ electrical engineering

AMT-APC: Automatic Piano Cover by Fine-Tuning an Automatic Music Transcription Model

यह शोध पत्र AMT-APC का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन शिक्षण एल्गोरिदम है जो मौजूदा विधियों की तुलना में स्वचालित रूप से उत्पन्न पियानो कवर्स की सटीकता, अभिव्यक्ति और निष्ठा को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए ऑटोमैटिक म्यूजिक ट्रांसक्रिप्शन मॉडल्स का लाभ उठाता है।

Kazuma Komiya, Yoshihisa Fukuhara2026-07-07
🤖 machine learning

VLMGuard: Bootstrapping Malicious Prompt Detectors from Unlabeled Vision-Language Prompts in the Wild

VLMGuard एक नवीन फ्रेमवर्क है जो अनलेबल इन-द-वाइल्ड प्रॉम्प्ट्स और एक स्वचालित दुर्भावनापूर्णता अनुमान स्कोर का लाभ उठाकर विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए दुर्भावनापूर्ण प्रॉम्प्ट डिटेक्टरों को बूटस्ट्रैप करता है, जो मानव एनोटेशन की आवश्यकता को समाप्त करते हुए अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में बेहतर डिटेक्शन प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Junlin Fang, Wenyu Chen, Reshmi Ghosh, Robert Sim, Ahmed Salem, Vitor R. Carvalho, Emily Lawton, Sharon Li, Jack W. Stok (…)2026-07-07
🔬 condensed matter

Discrete distributions are learnable from metastable samples

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि इस अवलोकन का लाभ उठाकर कि एकल-चर सशर्त प्रायिकताएं (single-variable conditional probabilities) स्थिर अवस्था के करीब रहती हैं, भले ही वैश्विक वितरण (global distributions) विचलित हो जाएं, वास्तविक बहुचर विविक्त वितरणों (multivariable discrete distributions), जिनमें आइसिंग मॉडल (Ising models) भी शामिल हैं, को मेटास्टेबल नमूनों (metastable samples) से सशर्त-सन्निकटता अनुमान (conditional-likelihood estimation) के माध्यम से प्रभावी ढंग से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।

Abhijith Jayakumar, Andrey Y. Lokhov, Sidhant Misra, Marc Vuffray2026-07-07
⚛️ quantum physics

Fourier Analysis of Variational Quantum Circuits for Supervised Learning

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि क्वांटम सर्किट में वेरिएशनल पैरामीटर्स (variational parameters) कुछ गुणांकों को शून्य होने के लिए मजबूर करके उपलब्ध फूरियर स्पेक्ट्रम (Fourier spectrum) को सीमित करते हैं, और सटीक स्पेक्ट्रा की गणना करने तथा दिए गए डेटासेट के लिए इष्टतम सर्किट आर्किटेक्चर का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक एल्गोरिदम व्युत्पन्न करने हेतु इस अंतर्दृष्टि का लाभ उठाता है।

Marco Wiedmann, Maniraman Periyasamy, Daniel D. Scherer2026-07-07