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cs.LG

20856 पेपर

⚛️ quantum physics

Ravines in quantum cost landscapes: opportunities for improved VQA predictions

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एक नज्ड इलास्टिक बैंड (Nudged Elastic Band) एल्गोरिदम का उपयोग करके क्वांटम लागत परिदृश्यों (quantum cost landscapes) में "रैविन्स" (स्थानीय मिनिमा को जोड़ने वाले कम लागत वाले पथों) की पहचान करना और उनका लाभ उठाना, संसाधन-कुशल एन्सेम्बल प्रेडिक्टर्स के निर्माण को सक्षम बनाता है जो सटीकता और अभिसरण गति (convergence speed) दोनों के मामले में मानक वेरिएशनल क्वांटम एल्गोरिदम से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Felix J. Beckmann, João F. Bravo2026-07-03
⚛️ quantum physics

Mechanistic Interpretability and Causal Feature Steering of Neural Quantum States via Sparse Autoencoders

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (sparse autoencoders) न्यूरल क्वांटम स्टेट्स में अनसुपरवाइज्ड, कॉज़ल आंतरिक विशेषताओं को उजागर कर सकते हैं जो सीधे भौतिक अवलोकन योग्यों (physical observables) के अनुरूप होती हैं, जिससे वेरिएशनल ऊर्जा (variational energy) से समझौता किए बिना इन गुणों को निर्देशित करने के लिए लक्षित हस्तक्षेप सक्षम होता है।

Zihao Qi, Christopher Earls2026-07-03
🤖 machine learning

Multi-modal Rail Crossing Safety Analysis

यह शोध पत्र एक मल्टी-मोडल एआई पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है जो रेलवे क्रॉसिंग की छवियों से प्राप्त दृश्य डेटा को संरचित दुर्घटना इतिहास के साथ जोड़कर सुरक्षा स्कोर का मजबूती से अनुमान लगाने और जोखिम स्तरों को वर्गीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो ऐसा प्रदर्शन प्राप्त करता है जो फेडरल रेलरोड एडमिनिस्ट्रेशन के मानकों और विशेषज्ञ मूल्यांकनों के अनुरूप है।

Paimon Goulart, Chansong Lim, Nícolas Roque dos Santos, Yue Dong, Sheldon Peterson, Jia Chen, Evangelos E. Papalexakis2026-07-03
🧬 biology

A global predicted-fMRI drive signal from TRIBE does not predict YouTube replay heatmaps

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक अत्याधुनिक डीप मल्टीमॉडल ब्रेन-एनकोडिंग मॉडल (TRIBE), प्राकृतिक वीडियो के प्रति fMRI प्रतिक्रियाओं की सटीक भविष्यवाणी करने के बावजूद, यूट्यूब रिप्ले हीटमैप्स द्वारा मापे गए दर्शक के पुन: देखने के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने में विफल रहता है, जो सरल ध्वनिक और गति बेसलाइन से परे कोई महत्वपूर्ण सहसंबंध नहीं दिखाता है।

Barada Sahu, Shivesh Pandey2026-07-03
🤖 machine learning

Conditional Inference Trees and Forests for Feature Selection

यह शोध पत्र कंडीशनल इन्फरेंस ट्रीज़ और फॉरेस्ट्स का टॉप-kk फीचर-रैंकिंग विधियों के रूप में मूल्यांकन करता है, जो वास्तविक दुनिया के डेटासेट्स पर उनके प्रतिस्पर्धी भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन को प्रदर्शित करते हुए यह पहचानता है कि एडेप्टिव स्टॉपिंग और थ्रेशोल्ड सर्च रणनीतियाँ डाउनस्ट्रीम स्कोर पर न्यूनतम प्रभाव के साथ कम्प्यूटेशनल दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती हैं।

Robert Milletich, Justin Downes, Steve Goley, Newel Hirst2026-07-03
🤖 AI

CreativityNeuro: Steering Language Model Weights to Improve Divergent Thinking and Reduce Mode Collapse

यह शोध पत्र CreativityNeuro को प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा-मुक्त विधि है जो भाषा मॉडल के भार (weights) को इस प्रकार निर्देशित करती है जिससे बिना पुनप्रशिक्षण या व्यवहार संबंधी डेटा के विभिन्न रचनात्मकता कार्यों में विचलनशील सोच (divergent thinking) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके और मोड कोलैप्स (mode collapse) को कम किया जा सके।

Samuel Schapiro, Core Francisco Park, Felix Sosa, Lav R. Varshney2026-07-03
🤖 AI

Discrete Diffusion Language Models for Interactive Radiology Report Drafting

यह शोध पत्र रेडियोलॉजी रिपोर्ट ड्राफ्टिंग के लिए अनुकूलित एक डिस्क्रीट डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल प्रस्तुत करता है जो न केवल मेडिकल बेंचमार्क पर ऑटोरेग्रेसिव मॉडल्स के प्रदर्शन के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है और तेज़ डिकोडिंग प्रदान करता है, बल्कि अनूठे रूप से किसी भी क्रम में टेक्स्ट इनफिल (text infill) को सक्षम बनाता है, जिससे चिकित्सक द्वि-दिशीय (bidirectional) तरीके से रिपोर्ट के अंशों को निर्बाध रूप से संपादित और पूर्ण कर सकते हैं।

Max Van Puyvelde, Halil Ibrahim Gulluk, Wim Van Criekinge, Olivier Gevaert2026-07-03
🤖 machine learning

Geometry-Aware R-Structured Kolmogorov-Arnold Networks

यह शोध पत्र ज्योमेट्री-अवेयर आर-स्ट्रक्चर्ड कोल्मोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क (GRS-KAN) प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर है जो ज्यामितीय बाधाओं और तार्किक ऑपरेशन्स को विश्लेषणात्मक रूप से एनकोड करने के लिए KANs में डिफरेंशिएबल आर-फंक्शंस को एकीकृत करता है, जिससे विच्छिन्नता (discontinuities) वाले समस्याओं के लिए भविष्यवाणात्मक सटीकता और बाउंड्री लोकलाइजेशन में महत्वपूर्ण सुधार होता है और मॉडल की व्याख्यात्मकता (interpretability) बढ़ती है।

Sergei Kucherenko, Nilay Shah2026-07-03
🤖 machine learning

Token Geometry

यह शोधपत्र एम्बर (Ember) को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का ऑप्टिमाइज़र है जो एम्बेडिंग और एलएम-हेड (LM-head) मैट्रिसेस की अद्वितीय ग्रेडिएंट ज्यामिति का लाभ उठाकर विभिन्न कार्यों में वीआरएएम (VRAM) के उपयोग को काफी कम करता है और प्रशिक्षण दक्षता में सुधार करता है, साथ ही न्यूरल नेटवर्क अनुकूलन परिदृश्यों के पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है।

Kathan Shah2026-07-03
🤖 machine learning

Class-Grouped Normalized Momentum and Faster Hyperparameter Exploration to Tackle Class Imbalance in Federated Learning

यह शोध पत्र FedCGNM प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन क्लाइंट-साइड ऑप्टिमाइज़र है जो फेडरेटेड लर्निंग में ग्रेडिएंट असंतुलन को संबोधित करने के लिए क्लास-ग्रुपड नॉर्मलाइज्ड मोमेंटम का उपयोग करता है, साथ ही FedHOO, जो रिसैंपलिंग दरों को अनुकूलित करने के लिए एक कुशल X-आर्म्ड-बैंडिट एल्गोरिदम है, ये दोनों ही मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में लॉन्ग-टेल्ड डेटासेट्स पर बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं।

Haemin Park, Diego Klabjan, Martin W. Braun, Xiuqi Li, Balakrishnan Ananthanarayanan2026-07-03