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cs.LG

22512 पेपर

📊 statistics

Vector Space of Cycles

यह शोध पत्र एक ऐसा वेरिएशनल ढांचा प्रस्तुत करता है जो निर्देशित अंतःक्रियाओं (directed interactions) को एक सिम्प्लिशियल कॉम्प्लेक्स (simplicial complex) पर एज फ्लो (edge flows) के रूप में निरूपित करता है ताकि पर्सिस्टेंट हार्मोनिक साइकिल्स (persistent harmonic cycles) के एक निम्न-आयामी हिल्बर्ट स्पेस (low-dimensional Hilbert space) को निकाला जा सके, जो स्केलेबल सांख्यिकीय अनुमान को सक्षम बनाता है और मानव fMRI डेटा जैसे उच्च-आयामी प्रणालियों में पुनरुत्पादक बड़े पैमाने के आवर्ती संगठन (recurrent organization) को प्रकट करता है जिसे पारंपरिक युग्म-आधारित विधियाँ (pairwise methods) नहीं देख पाती हैं।

Moo K. Chung, Anass B. El-Yaagoubi, Hernando Ombao2026-06-09
🤖 machine learning

Neural Field Tokenizations with Hierarchy and Spatial Locality Priors

यह शोध पत्र LH-NeF को प्रस्तुत करता है, जो एक फीड-फॉरवर्ड फ्रेमवर्क है जो निरंतर संकेतों (continuous signals) के सामान्य-उद्देश्यीय टोकेनाइज्ड निरूपण (tokenized representations) उत्पन्न करने के लिए स्थानीयता (locality) और पदानुक्रम (hierarchy) के पूर्वाग्रहों का लाभ उठाता है, जिससे विविध डेटा प्रकारों में मौजूदा मोडैलिटी-अज्ञेय (modality-agnostic) और विशिष्ट न्यूरल फील्ड बेसलाइनों के प्रदर्शन के बराबर या उससे अधिक प्रदर्शन करते हुए महत्वपूर्ण मेमोरी और बैच आकार दक्षता प्राप्त होती है।

Alonso Urbano, David W. Romero, Max Zimmer, Sebastian Pokutta2026-06-09
💻 computer science

SegmentAnyTreeV2: Scaling Transformer-Based Tree Instance Segmentation Across Sensors, Platforms, and Forests

यह शोधपत्र SegmentAnyTreeV2 को प्रस्तुत करता है, जो वन पॉइंट क्लाउड सेगमेंटेशन के लिए एक सेंसर- और प्लेटफॉर्म-अज्ञेय (agnostic) ट्रांसफार्मर-आधारित फ्रेमवर्क है, जो नए FOR-instance v3 बेंचमार्क द्वारा समर्थित, विविध बायोम में अत्याधुनिक (state-of-the-art) इंस्टेंस और सिमेंटिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Maciej Wielgosz, Stefano Puliti, Rasmus Astrup2026-06-09
🤖 machine learning

Public Machine Learning Solver Framework for Novices in the Machine Learning Domain

यह शोध पत्र एक नवीन, सार्वजनिक रूप से सुलभ ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विशेषज्ञों द्वारा परिभाषित चयन मानदंडों को स्वचालित डेटा विश्लेषण और प्रथम-क्रम तर्क (first-order logic) के साथ जोड़कर गैर-विशेषज्ञों को मशीन लर्निंग समस्याओं को हल करने में मार्गदर्शन करता है ताकि एकल एल्गोरिदम के बजाय अनुकूलित, एंड-टू-एंड समाधान पाइपलाइनों की सिफारिश की जा सके।

Lokman Saleh, Hafedh Mili, Mounir Boukadoum2026-06-09
📊 statistics

How Deep Are Deep GPs, Really? A Sharp Threshold and a Non-Gaussian Limit for Compositional GPs

यह शोध पत्र डीप गॉसियन प्रक्रियाओं (deep Gaussian processes) के लिए Θ(d)\Theta(\sqrt{d}) का एक तीक्ष्ण बैंडविड्थ थ्रेशोल्ड स्थापित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि इस महत्वपूर्ण मान से नीचे, कंपोजिशनल प्रायर (compositional prior) एक गैर-अपभ्रंश (non-degenerate), गैर-गॉसियन सीमा वितरण में अभिसरित होता है जिसमें जटिल बहुविध व्यवहार (complex multimodal behavior) होता है, जिससे इस पिछले दृष्टिकोण को चुनौती मिलती है कि डीप जीपी (deep GPs) अपरिहार रूप से स्थिर फलनों (constant functions) में अपभ्रंश हो जाते हैं।

Mark Kozdoba, Shie Mannor2026-06-09
🤖 machine learning

De novo molecular generation with optical property preconditioning at the token level

यह शोध पत्र कम-डेटा वाले परिदृश्य (low-data regime) में लक्षित ऑप्टिकल गुणों वाले OLED अणुओं को उत्पन्न करने के लिए एक टोकन-कंडीशन्ड GPT-2 मॉडल का बेंचमार्किंग करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि यह दृष्टिकोण सफलतापूर्वक प्रशिक्षण वितरण (training distributions) को पुनरुत्पादित करता है और हल्के ढांचों की ओर झुकता है, लेकिन इसकी नियंत्रणीयता रासायनिक रूप से निर्भर है और विभिन्न आणविक रूपांकड़ों (molecular motifs) में काफी भिन्न होती है।

Haozhe Huang, Manuel Gonzalez Lastre, Hyun Suk Park, Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo, Xinjian Liu, Alán Aspuru-Guzik2026-06-09
💰 quantitative finance

Post-Rejection Follow-up Sampling: A Methodology for Counterfactual Outcome Measurement in Algorithmic DEX Trading

यह शोध पत्र पोस्ट-रिजेक्शन फॉलो-अप सैंपलिंग (PRFS) का परिचय देता है, जो एक ऐसी कार्यप्रणाली है जो एल्गोरिदम-आधारित DEX ट्रेडिंग सिस्टम द्वारा अस्वीकार किए गए टोकन के वास्तविक समय के बाजार प्रदर्शन को ट्रैक करती है ताकि 67,000 फॉरवर्ड-आउटकम अवलोकनों का एक डेटासेट तैयार किया जा सके, जिससे सिंथेटिक बैकटेस्ट के बजाय वास्तविक बाजार परिणामों के विरुद्ध फ़िल्टर की सटीकता का मूल्यांकन सक्षम हो सके।

Arati Uday Kamat2026-06-09
💬 NLP

Shared Semantics, Divergent Mechanisms: Unsupervised Feature Discovery by Aligning Semantics and Mechanisms

यह शोध पत्र एक वितरण-स्तरीय अनसुपरवाइज्ड फीचर डिस्कवरी विधि प्रस्तुत करता है जो सिमेंटिक कोहेरेंस और मैकेनिस्टिक एट्रिब्यूशन सिग्नेचर को संयुक्त रूप से अनुकूलित करके एलएलएम (LLM) निरंतरता (continuations) को क्लस्टर करती है, जिससे विविध निरंतरता मोड और क्रियाशील आंतरिक तंत्र प्रकट होते हैं जिन्हें सिंगल-व्यू, टारगेट-कंडीशन्ड विश्लेषण अक्सर चूक जाते हैं।

Hyunjin Cho, Youngji Roh, Jaehyung Kim2026-06-09
💻 computer science

Mind Your Steps: A General Learning Framework for Accurate Humanoid Foothold Tracking

यह शोधपत्र एक हल्का, सामान्य-उद्देश्य वाला शिक्षण ढांचा प्रस्तुत करता है जो वेग-निर्देशित नीतियों (velocity-commanded policies) और चरणबद्ध पाइपलाइनों की सीमाओं को दूर करके, ह्युमनॉइड रोबोटों को जटिल, गतिशील वातावरण में 3D फुटहोल्ड्स को सटीक रूप से और मजबूती से ट्रैक करने में सक्षम बनाता है, जिससे उन्नत लोको-मैनिपुलेशन कार्यों के लिए निर्बाध वास्तविक दुनिया के हस्तांतरण की सुविधा मिलती है।

Alessandro Montenegro, Shihao Li, Puze Liu, Alberto Maria Metelli, Jan Peters2026-06-09
🤖 machine learning

Causal Semantic Alignment for LLM-based Time Series Forecasting

यह शोध पत्र CVAformer का प्रस्ताव करता है, जो एक नया ढांचा (framework) है जो स्पूरियस कोरिलेशन (spurious correlations) को कम करने के लिए कॉज़ल इंटरवेंशन (causal intervention) और नॉन-कॉज़ल अटेंशन मैकेनिज्म के माध्यम से इनवेरिएंट (invariant) और डायनेमिक (dynamic) घटकों को स्पष्ट रूप से अलग करके LLM-आधारित टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग में सुधार करता है।

Kexuan Zhang, Xiaobei Zou, Cesare Alippi, Gary G. Yen, Yang Tang2026-06-09