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cs.LG

19766 पेपर

🔬 materials science

Mapping Order in Semicrystalline Polymers using Machine Learning of Nanobeam Electron Diffraction

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षित एक मशीन लर्निंग मॉडल शोरयुक्त नैनोबिम इलेक्ट्रॉन विवर्तन (nanobeam electron diffraction) डेटासेट में पॉलीमर विवर्तन शिखरों (polymer diffraction peaks) का तेजी से और सटीक रूप से पता लगा सकता है, जो पारंपरिक सह-संबंध एल्गोरिदम (correlative algorithms) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए सेमीक्रिस्टलाइन ऑर्गेनिक मिक्स्ड आयनिक इलेक्ट्रॉनिक कंडक्टर्स में संरचना-गुण संबंधों के निकट-लाइव विज़ुअलाइज़ेशन को सक्षम बनाता है।

Nicholas Marchese, Arthur R. C. McCray, Yael Tsarfati, Karen Bustillo, Adam Marks, Alberto Salleo, Colin Ophus2026-07-21
🤖 machine learning

Privacy Cost as Equity Input: A Group Fairness Criterion for Differentially Private Machine Learning

यह शोध पत्र प्राइवेसी-कॉस्ट इक्विटी रेश्यो (PCER) का प्रस्ताव करता है, जो एक व्यावहारिक पोस्ट-हॉक निष्पक्षता मीट्रिक है जो मशीन लर्निंग में डिफरेंशियल प्राइवेसी का मूल्यांकन करने के लिए एक समूह के भविष्य कहने वाले लाभों और उसके गोपनीयता जोखिम लागतों के बीच संतुलन बनाता है, जिससे उन छिपे हुए विसंगतियों का पता चलता है जैसे कि संरक्षित समूहों द्वारा सामना किया जाने वाला "दोहरा नुकसान" जिसे पारंपरिक परिणाम-आधारित मीट्रिक पहचानने में विफल रहते हैं।

Rakshit Naidu2026-07-21
💬 NLP

OpenLanguageModel: Readable and Composable Small-Language-Model Pretraining for Education and Research

ओपनलैंग्वेजमॉडल (OLM) एक ओपन-सोर्स पायटॉर्च (PyTorch) लाइब्रेरी है जिसे शिक्षा और अनुसंधान के बीच के अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो पारदर्शी, कंपोजेबल छोटे भाषा मॉडलों के निर्माण को सक्षम बनाता है जो विविध हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन में टीचिंग नोटबुक से लेकर स्केलेबल प्रीट्रेनिंग रन तक निर्बाध रूप से संक्रमण कर सकते हैं।

Tavish Mankash, Vardhaman Kalloli, Keshava Prasad, Deepan Muthirayan2026-07-21
📊 statistics

The Value of Depth in Message Passing on Sparse Graphs: A Kesten-Stigum Dichotomy

यह शोध पत्र विरल ग्राफों (sparse graphs) पर नोड वर्गीकरण के लिए एक केस्टन-स्टिगम द्विभाजन (Kesten-Stigum dichotomy) स्थापित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि मैसेज पासिंग में गहराई का मान κ=γ2Δ\kappa=\gamma^2\Delta के अनुपात द्वारा निर्धारित होता है: दहलीज से नीचे (κ<1\kappa<1), अतिरिक्त परतें घटते प्रतिफल (diminishing returns) देती हैं, जबकि इसके ऊपर (κ>1\kappa>1), गहराई त्रुटि को एक ब्रांचिंग-प्रोसेस फ्लोर की ओर ज्यामितीय रूप से कम करती है, जिसमें विश्वास प्रसार (belief propagation) सिमुलेशन के माध्यम से इष्टतम परिमित गहराइयों की पहचान की गई है।

Aseem Raj Baranwal2026-07-21
📊 statistics

Semi-Supervised Conditional Diffusion via Label Augmentation

यह शोध पत्र लेबल-ऑगमेंटेड कंडिशनल डिफ्यूजन (LACD) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो अनलेबल डेटा को ट्रिवियल लेबल असाइन करके अनलेबल डेटा का लाभ उठाती है ताकि शुद्ध रूप से सुपरवाइज्ड कंडिशनल डिफ्यूजन मॉडल्स की तुलना में टोटल वेरिएशन डिस्टेंस में तेज़ अभिसरण (कन्वर्जेंस) और बेहतर जनरेटिव प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Jin Su, Yuan Gao, Yong Zhou, Jian Huang2026-07-21
📊 statistics

A Causal Markov Condition for Value

यह शोध पत्र एक कारणत्मक मूल्य सिद्धांत (causal value theory) स्थापित करने के लिए 'वैल्यू कॉज़ल मार्कोव कंडीशन' (v-CMC) को प्रस्तुत करता है जो संभाव्यता-मूल्य द्वैतता (probability-value duality) के माध्यम से कार्य-कारणता और उपयोगिता को जोड़ता है, इसके विभिन्न स्वरूपों की समानता को सिद्ध करता है, कारणत्मक DAGs के लिए एक सामान्यीकृत बेलमैन पुनरावृत्ति (generalized Bellman recursion) व्युत्पन्न करता है, और मॉड्यूलर उपयोगिता प्रकटीकरण (modular utility eliciation) तथा प्रभाव-आरेख निर्माण (influence-diagram construction) के लिए एल्गोरिदम प्रदान करता है।

Olav Benjamin Vassend2026-07-21
🤖 machine learning

Effects of width-dependent model hyperparameters and ℓ2\ell_2-regularization on the loss landscape of two-layer ReLU networks

यह शोधपत्र इस बात की जांच करता है कि चौड़ाई-निर्भर हाइपरपैरामीटर और ℓ2\ell_2-नियमितीकरण (regularization) दो-परत वाले ReLU नेटवर्क के लॉस लैंडस्केप को कैसे आकार देते हैं, शून्य-समाधान पतन (zero-solution collapse) के लिए स्थितियाँ व्युत्पन्न करता है, एक-आयामी इनपुट के लिए एक विश्लेषणात्मक समाधान प्रदान करता है, और यह प्रकट करता है कि AdamW पैरामीटर पतन को रोकता है जबकि SGD नहीं।

Haruka Eshima, Makoto Yamada2026-07-21
📊 statistics

Semi-Supervised Conditional Generative Learning through Stochastic Interpolation and Sufficient Representations

यह शोध पत्र RepG का प्रस्ताव करता है, जो एक अर्ध-पर्यवेक्षित (semi-supervised) सशर्त जनरेटिव ढांचा है जो संरचनात्मक शिक्षण के लिए प्रचुर मात्रा में अनलेबल डेटा का लाभ उठाने के लिए पीढ़ी को लेबल-निर्भर लेटेंट सैंपलिंग और उच्च-आयामी पुनर्निर्माण में विभाजित करता है, जिससे सुपरवाइज्ड एस्टीमेशन को एक निम्न-आयामी लेटेंट स्पेस तक सीमित करके तेज़ अभिसरण दर (convergence rates) प्राप्त की जा सकती है और आयामीता के अभिशाप (curse of dimensionality) को कम किया जा सकता है।

Changyu Liu, Yuling Jiao, Jian Huang2026-07-21
🤖 machine learning

BG4Sea: Biogeochemical Seasonal Forecastability via Progressive Information Scaling

BG4Sea पहला वैश्विक, डेटा-संचालित सिस्टम है जो समुद्री जैव-भू-रासायनिक अवस्थाओं के लिए बहुभिन्नरूपी मौसमी पूर्वानुमान उत्पन्न करने में सक्षम है, जो एक मॉड्यूलर डीप लर्निंग आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो पारंपरिक पर्सिस्टेंस और क्लाइमेटोलॉजी बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Gabriela Martinez Balbontin, Anastase Charantonis, Dominique Bereziat, Stefano Ciavatta2026-07-21
🤖 machine learning

The Anatomy of a Truth Direction: Knowledge-Dependent Dimensionality, a Relational Law, and a Convergent Category Geometry in Small Language Models

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके भाषा मॉडलों में सत्य के निरूपण (truth representations) की समझ का विस्तार करता है कि सत्य की विमा (truth dimensionality) ज्ञान-निर्भर होती है (ज्ञात तथ्यों के लिए एक एकल अक्ष में सिमट जाती है), उन विशिष्ट वास्तुशिल्प घटकों की पहचान करता है जो सत्य ढांचों (truth frames) को प्रसारित या विरोध करते हैं, और एक अभिसारी, ज्ञान-गेटेड ज्यामितीय नियम को प्रकट करता है जो विविध मॉडल परिवारों में सत्य की दिशा को नियंत्रित करता है।

Francesco Karim Vicidomini2026-07-21