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cs.LG

19766 पेपर

💻 computer science

Depth-Regularized JEPA World Models Learn More Transferable Representations from Real Outdoor Robot Data

यह शोध पत्र एक डेप्थ-रेगुलराइज्ड (depth-regularized) JEPA वर्ल्ड मॉडल प्रस्तुत करता है जो वास्तविक दुनिया के बाहरी रोबोट डेटा से अधिक हस्तांतरणीय (transferable) और सुदृढ़ प्रतिनिधित्व सीखने के लिए ज्यामितीय पूर्वधारणाओं (geometric priors) और लेटेंट रेगुलराइजेशन का लाभ उठाता है, जो बिना इन्फरेंस ओवरहेड बढ़ाए विजुअल ओडोमेट्री, सरप्राइज डिटेक्शन और मल्टी-स्टेप प्रेडिक्शन में बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Usman M. Khan2026-07-21
💻 computer science

Monte Carlo Dropout Uncertainty and Entropy-Thresholded Selective Prediction for Architecture-Agnostic Brain Tumor MRI Triage

यह अध्ययन एक आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो ब्रेन ट्यूमर एमआरआई वर्गीकरण के लिए कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अनुमान उत्पन्न करने हेतु मोंटे कार्लो ड्रॉपआउट का लाभ उठाता है, जो चयनात्मक भविष्यवाणी को सक्षम बनाता है जो सबसे अनिश्चित मामलों को रेडियोलॉजिस्टों के पास भेज देता है और नैदानिक सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Medhansh Sharma2026-07-21
⚡ electrical engineering

ECG-LLM: Foundation Model for ECG-Based Cardiac Reasoning

यह शोध पत्र ECG-LLM को प्रस्तुत करता है, जो 6,79,000 से अधिक ईसीजी (ECG) अध्ययनों पर मल्टीमॉडल पर्यवेक्षण (multimodal supervision) के माध्यम से प्रशिक्षित एक फाउंडेशन मॉडल है, जो जटिल इमेजिंग-व्युत्पन्न फेनोटाइप्स की भविष्यवाणी करने और पारंपरिक निश्चित-लेबल निदान से परे फ्रंट-लाइन ट्राइएज निर्णयों का समर्थन करने के लिए प्रश्न-संचालित हृदय संबंधी तर्क (cardiovascular reasoning) को सक्षम बनाता है।

Alexander Selivanov, Friederike Jungmann, Jan Kehrer, Karl-Ludwig Laugwitz, Eimo Martens, Daniel Rueckert2026-07-21
📊 statistics

Lipschitz Continuity in Deep Learning: A Systematic Review of Theoretical Foundations, Estimation Methods, Regularization Approaches, and Certifiable Robustness

यह शोध पत्र डीप लर्निंग में लिप्सचिट्ज़ निरंतरता (Lipschitz continuity) की एक व्यवस्थित समीक्षा प्रदान करता है, जो मजबूती (robustness), सामान्यीकरण (generalization) और अनुकूलन (optimization) में इसकी भूमिका को समझने के लिए एक व्यापक संदर्भ प्रदान करने हेतु सैद्धांतिक आधारों, अनुमान विधियों, नियमितीकरण दृष्टिकोणों और प्रमाणित मजबूती (certifiable robustness) के बिखरे हुए शोध को एकीकृत करता है।

Róisín Luo, James McDermott, Colm O'Riordan2026-07-21
💻 computer science

AEVAL: From Anecdotal to Deterministic Testing for Agentic Skill Workflows

AEVAL एक CI-एकीकृत ढांचा है जो एजेंटिक कौशल के उपाख्यानात्मक, व्यक्तिपरक मूल्यांकन को एक नियतात्मक, पुनरुत्पादनीय परीक्षण पाइपलाइन से बदल देता है जिसमें स्व-सुधार पूर्वाग्रह को रोकने के लिए एक सख्त निष्पादक-ग्रेडर पृथक्करण है और जो स्वचालित वर्कफ़्लो सत्यापन के लिए ऑडिट योग्य, साक्ष्य-आधारित गुणवत्ता संकेत प्रदान करता है।

Tejas Singh Anand, Yuet Ying Christina Wang, Wanting Jiang, Steve Masson, Tian Zheng, Bingjie Zhou2026-07-21
💻 computer science

Boundary-Seeking GAN-Augmented TabTransformer for Adversarially Robust Intrusion Detection

यह शोध पत्र एक BGAN-संवर्धित TabTransformer ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सिंथेटिक अल्पसंख्यक और प्रतिकूल नमूनों को उत्पन्न करके घुसपैठ का पता लगाने में क्लास इम्बैलेंस (वर्ग असंतुलन) और एडवरसेरियल भेद्यता को एक साथ संबोधित करता है, जिसके परिणामस्वरूप CICIDS2017 डेटासेट पर हमलों के विरुद्ध मैक्रो-F1 स्कोर और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Raihan Sultan Pasha Basuki, Aliyah Kurniasih2026-07-21
🤖 machine learning

A Predict-then-Correct Loop Based on Few-Shot Continuous Contextual Bandit for Demand Forecasting

यह शोध पत्र एक "प्रेडिक्ट-देन-करेक्ट" (पूर्वानुमान-फिर-सुधार) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रिटेल मांग पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करने और इन्वेंट्री लागत को कम करने के लिए एक स्टैटिक मशीन लर्निंग पूर्वानुमान को कुछ-शॉट (फ्यू-शॉट) कंटीन्यूअस कॉन्टेक्स्टुअल बैंडिट करेक्शन पॉलिसी के साथ जोड़ता है, विशेष रूप से उन परिदृश्यों में जहाँ लेबल विरल (स्पार्स) हैं और मांग के पैटर्न तेजी से बदल रहे हैं।

Zhiwei Lei, Benedict Jun Ma, Ilya Jackson2026-07-21
📊 statistics

MTSSL: Meta-Thresholding Semi-Supervised Learning

यह शोध पत्र मेटा-थ्रेशोल्डिंग सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग (MTSSL) का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो छद्म-लेबल चयन थ्रेशोल्ड को अवकलन (डिफरेंशिएशन) के माध्यम से अनुकूलित किए जाने वाले एक अपडेट करने योग्य पैरामीटर के रूप में मानता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सटीक मैनुअल ट्यूनिंग अनावश्यक है और विभिन्न थ्रेशोल्ड मानों के बावजूद SSL प्रदर्शन सुदृढ़ रहता है।

Shuyang Liu, Ziang Zeng, Ruiqiu Zheng, Jiazheng Wang, Zechen Liu, Wenxi Li, Zhou Yu2026-07-21
💻 computer science

AoA: Theorem Proving Agent over Abstract Syntax Tree of Redesigned Language

यह शोध पत्र AoA को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन इंटरैक्टिव थ्योरम प्रूविंग एजेंट है जो सीरियलाइज्ड सोर्स टेक्स्ट के बजाय एक पुनर्गठित भाषा (Minilang) के एब्स्ट्रैक्ट सिंटैक्स ट्री (AST) पर सीधे कार्य करता है, जिससे सत्यापन बेंचमार्क पर समाधान की गति और सफलता दर में सुधार करते हुए API लागत, टोकन उपयोग और टूल कॉल्स को काफी कम किया जाता है।

Qiyuan Xu, Joshua Ong Jun Leang, Renxi Wang, Wenda Li, Haonan Li, Luke Ong, Conrad Watt2026-07-21
💻 computer science

Disentangling Model and Human Data Uncertainty in Apparent Facial Age Estimation

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि APPA-REAL डेटासेट पर प्रशिक्षित बेयसियन न्यूरल नेटवर्क चेहरे की आयु अनुमान में एलियटोरिक (aleatoric) और एपिस्टेमिक (epistemic) अनिश्चितताओं को प्रभावी ढंग से अलग और परिमाणित कर सकते हैं, जिससे यह स्पष्ट होता है कि एलियटोरिक अनिश्चितता डेटासेट के आकार के बावजूद स्थिर रहती है जबकि एपिस्टेमिक अनिश्चितता प्रशिक्षण डेटा घटने के साथ बढ़ती है।

Andrei Foitos, Ivo Pascal de Jong, Matias Valdenegro-Toro2026-07-21