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cs.LG

21502 पेपर

🤖 machine learning

Liquid Latent State Dynamics for Interpretable Turbofan Degradation Modeling

यह शोध पत्र एक लिक्विड न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल प्रस्तावित करता है जो टर्बोफैन इंजन स्वास्थ्य निगरानी के लिए एक व्याख्यात्मक वर्ल्ड मॉडल बनाने हेतु लेटेंट स्टेट्स को विसंयोजित (disentangled) डिग्रेडेशन और ऑपरेटिंग-कंडीशन घटकों में विभाजित करता है, जो GRU बेसलाइन की तुलना में सीधे शेष उपयोगी जीवन (RUL) रिग्रेशन प्रदर्शन में थोड़ी कम सटीकता के बावजूद, C-MAPSS बेंचमार्क पर बेहतर सेंसर पूर्वानुमान सटीकता और स्पष्ट डिग्रेडेशन प्रक्षेपवक्र प्राप्त करता है।

Weizhi Nie, Weijie Wang, Yuting Su2026-07-03
📊 statistics

Born Discrete, Made Smooth: Variational Formulation of Shallow Neural Networks

यह शोध पत्र पैरामीटर घनत्वों (parameter densities) पर एक सुव्यवस्थित निरंतर रूपांतरण (continuum variational) प्रारूप के माध्यम से विविक्त अनुकूलन (discrete optimization) को प्रतिस्थापित करके उथले न्यूरल नेटवर्क (shallow neural networks) को प्रशिक्षित करने में एक प्रतिमान परिवर्तन (paradigm shift) का प्रस्ताव करता है, जो वैश्विक सुव्यवस्थितता (global well-posedness), C3C^3 नियमितता, और एक एकल रैखिक प्रणाली (single linear system) के माध्यम से इष्टतम समाधान खोजने की क्षमता सुनिश्चित करता है, साथ ही NTK और फीचर-लर्निंग (feature-learning) युगों के बीच के अंतर को भी पाटता है।

Matej Benko, Pierre Bousquet, Iwona Chlebicka, BłaĊej Miasojedow2026-07-03
🤖 machine learning

Cross-Platform Control for Autonomous Surface Vehicles via Adaptive Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एक अनुकूलन योग्य सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो इंटरैक्शन हिस्ट्री से गुप्त प्लेटफॉर्म डायनेमिक्स का अनुमान लगाने के लिए टीचर-स्टूडेंट आर्किटेक्चर का उपयोग करके स्वायत्त सतह वाहनों (एएसवी) के लिए ज़ीरो-शॉट क्रॉस-प्लेटफॉर्म ट्रैजेक्टरी ट्रैकिंग को सक्षम बनाता है, जो सरलीकृत सिमुलेशन मॉडल पर निर्भर होने के बावजूद बिना फाइन-ट्यूनिंग के वास्तविक जहाजों पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Ruiheng Jiang, Thomas Bi, Raffaello D'Andrea, Aswin Ramachandran2026-07-03
⚡ electrical engineering

A Memory Efficient Unified Algorithm for Online Learning of Linear Dynamical Systems

यह शोध पत्र सामान्य अज्ञात रैखिक गतिशील प्रणालियों (linear dynamical systems) की भविष्यवाणी करने के लिए एक मेमोरी-कुशल एकीकृत ऑनलाइन एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो उप-रैखिक पछतावा (sublinear regret) प्राप्त करता है, जिसमें पैरामीटर गणना केवल सिस्टम की आंतरिक अस्थिरता जटिलता (kk) के साथ स्केल करती है न कि इसके पूर्ण आयाम के साथ, एक ऐसा शासन (regime) जहाँ स्थिरीकरण संभव है और जिसे फिल्टर-आधारित भविष्यवक्ताओं के लिए एक मौलिक निचली सीमा सिद्ध किया गया है।

Yuval Ran-Milo, Angelos Assos, Elad Hazan2026-07-03
🤖 machine learning

Beyond the Performance Illusion: Structure-Aware Stratified Partitioning and Curriculum Distributionally Robust Optimization for Spatially Correlated Domains

यह शोध पत्र स्ट्रक्चर-अवेयर स्ट्रैटिफाइड पार्टीशनिंग (SASP) को डेटा लीकेज रोकने के लिए और करिकुलम डिस्ट्रीब्यूशनली रोबस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन (CDRO) को प्रशिक्षण को स्थिर करने के लिए संयोजित करते हुए एक एकीकृत ढांचे को पेश करके, स्थानिक रूप से सहसंबंधित डोमेन में रैंडम डेटासेट स्प्लिट्स की सीमाओं को संबोधित करता है, जिससे अधिक विश्वसनीय सामान्यीकरण प्राप्त होता है और छिपे हुए विफलता मोड का पता चलता है।

Prathamesh Patil, Arpit Jain, Aswanth Krishnan2026-07-03
🤖 machine learning

SA-HGNN: Sample-Adaptive Hyperbolic Graph Neural Network for EEG-Based Depression Recognition

यह शोध पत्र SA-HGNN का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन सैंपल-एडेप्टिव हाइपरबोलिक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो मस्तिष्क नेटवर्क की अंतर्निहित पदानुक्रमित संरचना को सटीक रूप से पकड़ने और EEG-आधारित अवसाद पहचान में सुधार करने के लिए व्यक्तिगत ग्राफ निर्माण, हाइपरबोलिक ज्यामिति और अटेंशन पूलिंग का लाभ उठाता है।

Yang Li, Pan Hu, Yan Zhang, Wenfan Yang, Tao Wu, Lianbo Guo2026-07-03
🤖 AI

Evidence-State Rewards for Long-Context Reasoning

यह शोध पत्र मेवेन (Maven) को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो साक्ष्य अवस्था परिवर्तनों—जैसे कि जानकारी जोड़ने, जोड़ने या हटाने—को क्रिया-स्तर के पुरस्कारों को सौंपकर दीर्घ-संदर्भ तर्क (long-context reasoning) को बढ़ाता है, जिससे कई बेंचमार्क पर पारंपरिक केवल-परिणाम (outcome-only) विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ya Gao, Pekka Marttinen2026-07-03
💬 NLP

HaloGuard 1.0: An Open Weights Constitutional Classifier for Multilingual AI Safety

HaloGuard 1.0 एक ओपन-वेट्स, कॉन्स्टिट्यूशनल क्लासिफायर है जो बड़े बेसलाइन्स की तुलना में काफी छोटे मॉडल आकार (0.8B–4B पैरामीटर्स) का लाभ उठाते हुए, एक संरचित 46-नीति संविधान और सिंथेटिक काउंटरफैक्चुअल डेटा का उपयोग करके स्टेट-ऑफ-द-आर्ट बहुभाषी AI सुरक्षा प्रदर्शन प्राप्त करता है ताकि फॉल्स पॉजिटिव और फॉल्स नेगेटिव दोनों को न्यूनतम किया जा सके।

Navaneeth Sangameswaran, Preetham S, Ashmiya Lenin2026-07-03
🤖 AI

SUNTA: Hierarchical Video Prediction with Surprise-based Chunking

SUNTA एक पदानुक्रमित (hierarchical) वीडियो प्रेडिक्शन विधि है जो प्रशिक्षण और अनुमान संबंधी चुनौतियों को दूर करने के लिए प्रेडिक्शन एरर और आंतरिक विसंगति द्वारा संचालित 'सरप्राइज-आधारित चंकिंग' का उपयोग करती है, जिससे 250 टाइमस्टेप्स से अधिक की सटीक लंबी अवधि की भविष्यवाणियां संभव हो पाती हैं जहाँ मौजूदा बेसलाइन 10 के भीतर विफल हो जाते हैं।

Tomoshi Iiyama, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo2026-07-03
💬 NLP

ESC: Emotional Self-Correction for Reliable Vision-Language Models

यह शोध पत्र ESC (इमोशनल सेल्फ-करेक्शन) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में लेटेंट सेल्फ-करेक्शन व्यवहारों को ट्रिगर करने के लिए इमोशनल क्यूज़ को एक कंट्रोल सिग्नल के रूप में उपयोग करता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त फाइन-ट्यूनिंग के उनकी विश्वसनीयता और तर्क क्षमता में सुधार होता है।

Tien-Huy Nguyen, Minh-Nhat Nguyen, Nguyen Nhat Huy, Hung Viet Nguyen, Huy Nguyen Minh Nhat, Thanh-Huy Nguyen, Cuong Tuan (…)2026-07-03