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cs.LG

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📊 statistics

Best Arm Identification with Minimal Regret

यह शोध पत्र न्यूनतम रिग्रेट (regret) के साथ सर्वश्रेष्ठ आर्म पहचान (best arm identification) की समस्या को प्रस्तुत करता है, जो सैद्धांतिक निचली सीमाओं (lower bounds) और असंभवता के परिणामों को स्थापित करता है जो रिग्रेट और नमूना जटिलता (sample complexity) के बीच के तनाव को उजागर करते हैं, जबकि एक ड्युअल कॉन्फिडेंस बाउंड्स के माध्यम से रैंडमाइज्ड आर्म सिलेक्शन का उपयोग करने वाले स्पर्शोन्मुखी अनुकूलतम (asymptotically optimal) डबल KL-UCB एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है।

Junwen Yang, Vincent Y. F. Tan, Tianyuan Jin2026-06-16
⚡ electrical engineering

Virtual Sensing to Enable Real-Time Monitoring of Inaccessible Locations & Unmeasurable Parameters

यह शोध पत्र MIMONet को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑपरेटर-आधारित वर्चुअल सेंसिंग फ्रेमवर्क है जो न्यूरल ऑपरेटर्स का लाभ उठाकर सुरक्षा-महत्वपूर्ण ऊर्जा प्रणालियों के अप्राप्य आंतरिक थर्मल-फ्लुइड क्षेत्रों का विरल सीमा मापों (स्पार्स बाउंड्री मेजरमेंट्स) से वास्तविक समय में, मेश-स्वतंत्र अनुमान प्राप्त करने के लिए, मौजूदा स्टेट एस्टिमेशन विधियों की सीमाओं को पार करते हुए शोर के तहत उच्च सटीकता और मजबूती बनाए रखता है।

Kazuma Kobayashi, Farid Ahmed, Jaewan Park, Subhankar Sarkar, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam2026-06-16
📊 statistics

DAL: A Practical Prior-Free Black-Box Framework for Piecewise Stationary Bandits

यह शोध पत्र DAL को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यावहारिक, प्रायर-मुक्त (prior-free) ब्लैक-बॉक्स फ्रेमवर्क है जो किसी भी ऑर्डर-ऑप्टिमल स्टेशनरी बैंडिट एल्गोरिदम को पीसवाइज स्टेशनरी बैंडिट समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए एक चेंज डिटेक्टर के साथ संवर्धित करता है, जो विविध सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Argyrios Gerogiannis, Yu-Han Huang, Subhonmesh Bose, Venugopal V. Veeravalli2026-06-16
🤖 machine learning

Enhancing Physics-Informed Neural Networks Through Feature Engineering

यह शोध पत्र SAFE-NET को प्रस्तुत करता है, जो एक एकल-परत वाली वास्तुकला है जो फूरियर फीचर्स (Fourier features) और अनुकूलित कंडीशनिंग का लाभ उठाकर आंशिक अवकल समीकरणों (partial differential equations) को मौजूदा फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स की तुलना में काफी अधिक दक्षता, कम त्रुटि और कम मापदंडों के साथ हल करता है।

Shaghayegh Fazliani, Zachary Frangella, Madeleine Udell2026-06-16
🤖 machine learning

Scalable Graph Condensation with Evolving Capabilities

यह शोध पत्र GECC को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल ग्राफ कंडेंसेशन फ्रेमवर्क है जो क्लास-वाइज क्लस्टरिंग और इंक्रीमेंटल सेंट्रॉइड इनहेरिटेंस का उपयोग करके मौजूदा विधियों की स्थिर सीमाओं को दूर करता है, जिससे विकसित होते ग्राफ डेटा स्ट्रीम को कुशलतापूर्वक संभालने के साथ-साथ महत्वपूर्ण गति वृद्धि और बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Shengbo Gong, Mohammad Hashemi, Juntong Ni, Carl Yang, Wei Jin2026-06-16
🤖 machine learning

Efficient Reinforcement Learning by Guiding World Models with Non-Curated Data

यह शोध पत्र अनुभव पुनरावृत्ति (experience rehearsal) और निष्पादन मार्गदर्शन (execution guidance) के माध्यम से प्रचुर, गैर-क्यूरेटेड ऑफलाइन डेटा के साथ वर्ल्ड मॉडल्स को निर्देशित करके, वितरण संबंधी बदलाव (distributional shift) की समस्याओं को दूर करते हुए और विविध विज़ुओमोटर कार्यों में बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए, ऑनलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) की नमूना दक्षता (sample efficiency) को बढ़ाने की एक विधि प्रस्तावित करता है।

Yi Zhao, Aidan Scannell, Wenshuai Zhao, Yuxin Hou, Tianyu Cui, Le Chen, Dieter Büchler, Arno Solin, Juho Kannala, Joni P (…)2026-06-16
💰 quantitative finance

Discrimination-free Insurance Pricing with Privatized Sensitive Attributes

यह शोधपत्र एक विश्वसनीय तीसरे पक्ष द्वारा रखे गए निजीकृत संवेदनशील गुणों का उपयोग करके भेदभाव-मुक्त बीमा प्रीमियम का अनुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय विधियों का प्रस्ताव करता है, जो ज्ञात और अज्ञात दोनों प्रकार के गोपनीयता तंत्रों के तहत निष्पक्ष मूल्य निर्धारण के लिए सैद्धांतिक गारंटी और अनुभवजन्य सत्यापन प्रदान करता है।

Tianhe Zhang, Suhan Liu, Peng Shi2026-06-16
🤖 machine learning

Label-independent hyperparameter-free self-supervised single-view deep subspace clustering

यह शोध पत्र एक नवीन लेबल-स्वतंत्र, हाइपरपैरामीटर-मुक्त स्व-पर्यवेक्षित एकल-दृश्य डीप सबस्पेस क्लस्टरिंग पद्धति प्रस्तावित करता है जो विविध डेटासेटों पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करने के साथ-साथ मौजूदा दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करने के लिए लेयर-वाइज सेल्फ-एक्सप्रेशन, मल्टी-स्टेज सीक्वेंशियल लर्निंग और एक रिलेटिव एरर-आधारित स्टॉपिंग मैकेनिज्म को एकीकृत करता है।

Lovro Sindicic, Ivica Kopriva2026-06-16
📊 statistics

Enhancing Visual Feature Attribution via Weighted Integrated Gradients

यह शोध पत्र वेटेड इंटीग्रेटेड ग्रेडिएंट्स (WG) को प्रस्तुत करता है, जो एक उन्नत एट्रिब्यूशन विधि है जो पारंपरिक मल्टी-बेसलाइन दृष्टिकोणों में समान वेटिंग के कारण होने वाले शोर और अस्थिरता को दूर करने के लिए एक अनसुपरवाइज्ड सूटेबिलिटी मानदंड के आधार पर बेसलाइन छवियों को अनुकूल रूप से वेट करती है, जिससे विभिन्न विजन मॉडलों में स्पष्टीकरण विश्वसनीयता में 36% तक का सुधार प्राप्त होता है।

Kien Tran Duc Tuan, Tam Nguyen Trong, Son Nguyen Hoang, Khoat Than, Anh Nguyen Duc2026-06-16
🤖 machine learning

Towards Functional Correctness of Large Code Models with Selective Generation

यह शोध पत्र "FuzzEval" का प्रस्ताव देता है, जो एक ऐसा प्रतिमान (paradigm) है जो गतिशील रूप से जनरेट किए गए यूनिट टेस्ट का लाभ उठाता है ताकि एक चयनात्मक कोड जनरेटर को अनिश्चित आउटपुट देने से बचने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे सैद्धांतिक रूप से फॉल्स डिस्कवरी रेट को नियंत्रित किया जा सके और बड़े कोड मॉडल्स की कार्यात्मक शुद्धता में सुधार किया जा सके।

Jaewoo Jeong, Taesoo Kim, Sangdon Park2026-06-16