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cs.LG

22037 पेपर

🤖 machine learning

Real vs. Complex Spectral Bases for Neural Operators: The Role of Green's Function Alignment

यह शोध पत्र हार्टले न्यूरल ऑपरेटर (HNO) को प्रस्तुत करता है, जो फूरियर न्यूरल ऑपरेटर (FNO) का एक वास्तविक-मान (real-valued) विकल्प है, और यह प्रदर्शित करता है कि PDE समाधान ऑपरेटरों को सीखने के लिए इष्टतम स्पेक्ट्रल आधार ऑपरेटर की फेज सामग्री (phase content) पर निर्भर करता है, जिसमें वास्तविक हार्टले आधार स्व-अडजॉइंट एलिप्टिक समस्याओं के लिए उत्कृष्ट हैं और जटिल फूरियर आधार समय-निर्भर, फेज-वहन करने वाली गतिकी (phase-carrying dynamics) के लिए श्रेष्ठ हैं।

Jason Sulskis, Sathya Ravi2026-06-24
🤖 machine learning

InSight: Self-Guided Skill Acquisition via Steerable VLAs

InSight एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल्स को प्रदर्शनों (demonstrations) को स्टीयरेबल प्रिमिटिव एक्शन्स में विभाजित करके और नवीन, लॉन्ग-होराइजन कार्यों के लिए नए प्रिमिटिव्स को उत्पन्न करने, लेबल करने और एकीकृत करने हेतु VLM-गाइडेड डेटा फ्लाईव्हील का उपयोग करके, स्वायत्त रूप से नई मैनिपुलेशन स्किल्स प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जिसमें आगे किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है।

Maggie Wang, Lars Osterberg, Stephen Tian, Ola Shorinwa, Jiajun Wu, Mac Schwager2026-06-24
🔢 mathematics

Nonconvex-Nonconcave Min-Max Optimization with a Small Maximization Domain

यह शोध पत्र स्मूथ नॉनकॉन्केव-नॉनकॉन्केव मिन-मैक्स ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं में अनुमानित प्रथम-क्रम स्थिर बिंदुओं (first-order stationary points) को खोजने के लिए एक कुशल एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो मैक्सिमाइज़ेशन चर में ऑब्जेक्टिव को उच्च-क्रम टेलर सन्निकटन (high-order Taylor approximation) से बदलकर प्राप्त किया जाता है, और यह सिद्ध करता है कि यह दृष्टिकोण तब सफल होता है जब मैक्सिमाइज़ेशन डोमेन पर्याप्त रूप से छोटा होता है और यह आकार प्रतिबंध लगभग इष्टतम है।

Dmitrii M. Ostrovskii, Babak Barazandeh, Meisam Razaviyayn2026-06-23
📊 statistics

Parametrized Power-Iteration Clustering for Directed Graphs

यह शोध पत्र पैरामीट्राइज्ड पावर-इटरेशन क्लस्टरिंग (ParPIC) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल, रैंडम-वॉक-आधारित विधि है जो पारंपरिक स्पेक्ट्रल दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करने के लिए पैरामीट्राइज्ड रिवर्सिबल ऑपरेटर्स, ऑटोमैटिक डिफ्यूजन टाइम ट्यूनिंग और कुशल एम्बेडिंग ट्रंकेशन का उपयोग करके निर्देशित ग्राफों को प्रभावी ढंग से क्लस्टर करती है।

Gwendal Debaussart-Joniec, Harry Sevi, Matthieu Jonckheere, Argyris Kalogeratos2026-06-23
⚡ electrical engineering

Explanations for Automatic Speech Recognition

यह शोध पत्र मौजूदा व्याख्यात्मक एआई (Explainable AI) तकनीकों, विशेष रूप से सांख्यिकीय दोष स्थानीयकरण (Statistical Fault Localization) और कारण संबंधी (Causal) विधियों को अनुकूलित करके, न्यूरल नेटवर्क-आधारित स्वचालित वाक् पहचान (Automatic Speech Recognition) में गुणवत्ता मूल्यांकन की चुनौती का समाधान करता है, ताकि ट्रांसक्रिप्शन के लिए न्यूनतम और पर्याप्त ऑडियो फ्रेम स्पष्टीकरण उत्पन्न किए जा सकें, जिससे सिस्टम की समझ और विश्वास में वृद्धि हो सके।

Xiaoliang Wu, Peter Bell, Ajitha Rajan2026-06-23
🤖 machine learning

Graph Neural Network for Stress Predictions in Stiffened Panels Under Uniform Loading

यह अध्ययन समान लोडिंग के तहत 3D स्टिफन्ड पैनलों में स्ट्रेस वितरण को कुशलतापूर्वक अनुमानित करने के लिए प्लेट-डोमेन वर्टेक्स एम्बेडिंग तकनीक के साथ एक नवीन GraphSAGE-आधारित ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का प्रस्ताव करता है, जो पारंपरिक परिमित-तत्व-वर्टेक्स (finite-element-vertex) निरूपणों की तुलना में एक सुदृढ़ रिड्यूस्ड-ऑर्डर मॉडल के रूप में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Yuecheng Cai, Jasmin Jelovica2026-06-23
💬 NLP

Transcribing Bengali Text with Regional Dialects to IPA using District Guided Tokens

यह शोध पत्र डिस्ट्रिक्ट गाइडेड टोकन्स (DGT) तकनीक प्रस्तुत करता है, जो इनपुट अनुक्रमों के साथ जिला-विशिष्ट टोकन जोड़कर क्षेत्रीय बोलियों के लिए बंगाली-से-IPA लिप्यंतरण की सटीकता को बढ़ाता है, और यह प्रदर्शित करता है कि एक नए छह-ज़िले वाले डेटासेट पर कैरेक्टर-आधारित ByT5 मॉडल वर्ड-आधारित विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

S M Jishanul Islam, Sadia Ahmmed, Sahid Hossain Mustakim2026-06-23
⚛️ quantum physics

Reinforcement Learning to Disentangle Multiqubit Quantum States from Partial Observations

यह शोध पत्र एक परम्यूटेशन-इक्विवैरिएंट ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करते हुए एक डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो केवल स्थानीय टू-क्यूबिट रिड्यूस्ड डेंसिटी मैट्रिसेस पर निर्भर करते हुए, NISQ उपकरणों पर मल्टी-क्यूबिट अवस्थाओं के लिए कुशल और शोर-प्रतिरोधी डिसेंटैंगलिंग सर्किटों को स्वायत्त रूप से निर्मित करता है, जो मनमाने 4-क्यूबिट अवस्था निर्माण के लिए इष्टतम गेट काउंट प्राप्त करता है।

Pavel Tashev, Stefan Petrov, Matthew T. Diaz, Friederike Metz, Alaina M. Green, Norbert M. Linke, Marin Bukov2026-06-23
🤖 machine learning

Enhancing Cognitive Workload Classification Using Integrated LSTM Layers and CNNs for fNIRS Data Analysis

यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग मॉडल प्रस्तावित करता है जो fNIRS डेटा में स्थानिक और लौकिक निर्भरताओं को प्रभावी ढंग से कैप्चर करने के लिए कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) को लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) परतों के साथ एकीकृत करता है, जिससे पारंपरिक तरीकों की तुलना में संज्ञानात्मक वर्कलोड वर्गीकरण सटीकता 97.40% से बढ़कर 97.92% हो जाती है।

Mehshan Ahmed Khan, Houshyar Asadi, Mohammad Reza Chalak Qazani, Adetokunbo Arogbonlo, Siamak Pedrammehr, Adnan Anwar, A (…)2026-06-23
🤖 AI

ARVO: Atlas of Reproducible Vulnerabilities for Open-Source Software

यह शोध पत्र ARVO को प्रस्तुत करता है, जो 6,100 से अधिक पुनरुत्पादक (reproducible) ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर कमजोरियों का एक बड़े पैमाने का डेटासेट है, जो उनके संगत पैच के साथ लगातार पुनर्गठित करने योग्य और विश्लेषण योग्य बग इंस्टेंस प्रदान करके पुनरुत्पादकता, मात्रा और विविधता के बीच पारंपरिक समझौते को दूर करता है।

Xiang Mei, Jordi Del Castillo, Pulkit Singh Singaria, Haoran Xi, Abdelouahab Benchikh, Tiffany Bao, Ruoyu Wang, Yan Shos (…)2026-06-23