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22037 पेपर

🤖 machine learning

USAD: Uncertainty-aware Statistical Adversarial Detection

यह शोध पत्र अनिश्चितता-जागरूक सांख्यिकीय प्रतिकूल पहचान (Uncertainty-aware Statistical Adversarial Detection - USAD) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो वेरिएंस डिस्क्रेपेंसी (Variance Discrepancy) और पर्टर्बेशन-आधारित कोवेरिएंस डिस्क्रेपेंसी (Perturbation-based Covariance Discrepancy) सांख्यिकी के माध्यम से प्रतिकूल उदाहरणों के वैश्विक और स्थानीय अनिश्चितता पैटर्न को स्पष्ट रूप से कैप्चर करके प्रतिकूल पहचान में सुधार करती है, और मौजूदा मैक्सिमम मीन डिस्क्रेपेंसी-आधारित (Maximum Mean Discrepancy-based) दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Zhijian Zhou, Xunye Tian, Jiacheng Zhang, Zesheng Ye, Yiyi Guo, Donghao Zhang, Liuhua Peng, Feng Liu2026-06-29
🤖 machine learning

Applicability of memorization indicators for early spotting of overfitting while recalibrating sEMG-decoders on low sample sizes

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि ReLU सांख्यिकी से प्राप्त सक्रियण-आधारित स्मृति संकेतक (activation-based memorization indicators), sEMG डिकोडर्स के लो-सैंपल रीकैलिब्रेशन के दौरान ओवरफिटिंग का प्रभावी ढंग से पता लगा सकते हैं, जो अतिरिक्त होल्ड-आउट डेटा की आवश्यकता वाले पारंपरिक सत्यापन तरीकों के लिए एक व्यावहारिक विकल्प प्रदान करता है।

Stephan J. Lehmler, Tobias Glasmachers, Ioannis Iossifidis2026-06-29
🤖 machine learning

A Unified Framework for Vision Transformers Equivariant to Discrete Subgroups of O(2)\mathrm{O}(2)

यह शोधपत्र विज़न ट्रांसफॉर्मर के लिए एक एकीकृत ढांचे (unified framework) को प्रस्तुत करता है जो O(2)\mathrm{O}(2) के किसी भी विवेकी उपसमूहों (discrete subgroups) के प्रति समरूप (equivariant) है, जो अभिव्यंजना (expressivity) पर सैद्धांतिक गारंटी प्रदान करता है और हवाई इमेजरी (aerial imagery) पर प्रयोगों के माध्यम से डेटा-दुर्लभ व्यवस्थाओं (data-scarce regimes) में बेहतर पहचान सटीकता प्रदर्शित करता है।

T\=ıkun Ông, Georg Bökman2026-06-29
🤖 machine learning

A Comparison of Fusion Techniques for Multi-Modal Human Activity Recognition on the HARMES Dataset

यह शोध पत्र HARMES डेटासेट पर सात अत्याधुनिक सेंसर फ्यूजन तकनीकों का पहला आमने-सामने का तुलनात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि गेटेड मल्टी-मोडल फ्यूजन (Gated Multi-modal Fusion) बेसलाइन सहित अन्य विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए मल्टी-मोडल मानव गतिविधि पहचान के लिए 0.82 का उच्चतम मैक्रो F1-स्कोर प्राप्त करता है।

Ahmed Mohamady, Robin Burchard, Kristof Van Laerhoven2026-06-29
🔬 physics

Mosaic: A Benchmark Suite for Differentiable Physics Solvers

यह शोध पत्र मोज़ेक (Mosaic) का परिचय देता है, जो एक ओपन-सोर्स बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क है जो डिफ़रेंशिएबल PDE सॉल्वर के मूल्यांकन को मानकीकृत करने के लिए उन्हें कंटेनराइज़्ड घटकों के रूप में पैकेज करता है, जो 14 सॉल्वरों में कम्प्यूटेशनल लागत, संख्यात्मक अनुकूलन (numerical conditioning) और अनुकूलता में महत्वपूर्ण विविधताओं को प्रकट करता है और साथ ही यह प्रदर्शित करता है कि सभी ग्रेडिएंट-उत्पादक सॉल्वर समान इष्टतम (optima) की ओर अभिसरित होते हैं।

Andrin Rehmann, Heiko Zimmermann, Dion Häfner2026-06-29
💬 NLP

VASAE: Naming SAE Dictionary Directions with Vocabulary-Aligned Anchoring

यह शोध पत्र VASAE प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो वोकैबुलरी-अलाइन्ड एंकरिंग (vocabulary-aligned anchoring) के साथ स्पार्स ऑटोएनकोडर्स को प्रशिक्षित करती है ताकि प्रशिक्षण के दौरान फीचर्स को उनके अंतर्निहित टोकन नाम दिए जा सकें, जिससे ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स के शैलो (shallow) और मिडिल लेयर्स में पुनर्निर्माण की गुणवत्ता से समझौता किए बिना उच्च संरेखण दर प्राप्त होती है।

Kairui Zhang, Ziwen Yu, Zahraa S. Abdallah, Martha Lewis2026-06-29
🤖 machine learning

RECAST: Model Reconstruction via Counterfactual-Aware Wasserstein Geometry under Limited Data

यह शोधपत्र RECAST का प्रस्ताव करता है, जो सीमित डेटा और प्रतिबंधित पहुंच के तहत उच्च निष्ठा (fidelity) और क्वेरी दक्षता के साथ ब्लैक-बॉक्स मशीन लर्निंग मॉडलों के पुनर्निर्माण के लिए एक नवीन विधि है, जो मजबूत निष्पक्षता ऑडिटिंग (fairness auditing) को सक्षम करने के लिए वॉसरस्टीन बैसेंट्रिक अनुकूलन ढांचे (Wasserstein barycentric optimization framework) के भीतर काउंटरफैक्चुअल स्पष्टीकरणों का लाभ उठाती है।

Xuan Zhao, Lena Krieger, Zhuo Cao, Arya Bangun, Hanno Scharr, Ira Assent2026-06-29
📊 statistics

Benchmarking on Tasks That Matter: Dataset Selection for Preserving Model Rankings

यह शोध पत्र मशीन लर्निंग मॉडलों को कुशलतापूर्वक बेंचमार्क करने के लिए प्रतिनिधि डेटासेट उपसमुच्चयों (subsets) के चयन हेतु एक रूपरेखा प्रस्तुत करता है जो वैश्विक रैंकिंग को सुरक्षित रखता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि 'फ़ारदस्ट-फर्स्ट सिलेक्शन' (farthest-first selection) जैसी रणनीतियाँ टाइम सीरीज़ क्लासिफिकेशन में पूर्ण बेंचमार्क के साथ उच्च सहसंबंध प्राप्त कर सकती हैं, लेकिन रिकमेंडर सिस्टम में सीमित प्रभावशीलता दर्शाती हैं।

Rostislav Gusev, Alexey Zaytsev2026-06-29
⚡ electrical engineering

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

यह शोध पत्र एक एजेंटिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो, एक डिजिटल प्रोसेस प्लांट ट्विन और ग्राफ RAG को एकीकृत करता है ताकि फॉल्ट डिटेक्शन को फॉल्ट-टॉलरेंट कंट्रोल के लिए वैलिडेटेड, कंस्ट्रेंट-अवेयर रिकवरी एक्शन्स में बदला जा सके, जो डिस्क्रीट और कंटीन्यूअस इंडस्ट्रियल प्रोसेसेज दोनों पर सफल सिमुलेशन परिणाम प्रदर्शित करता है।

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz2026-06-29
💬 NLP

MultiHashFormer: Hash-based Generative Language Models

मल्टीहैशफॉर्मर (MultiHashFormer) एक नवीन हैश-आधारित ऑटोरेग्रेसिव फ्रेमवर्क पेश करता है जो टोकन को हैश आईडी के अद्वितीय अनुक्रमों के रूप में निरूपित करता है ताकि स्थिर शब्दावली फुटप्रिंट के साथ पैरामीटर-कुशल भाषा मॉडलिंग सक्षम हो सके, जो कई पैमानों और बहुभाषी परिदृश्यों में मानक ट्रांसफॉर्मर्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Huiyin Xue, Atsuki Yamaguchi, Nikolaos Aletras2026-06-29