🤖 Category

cs.LG

23088 पेपर

🤖 machine learning

Target localization, identification and sensing using latent symmetries

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लेटेंट सिमिट्रीज़ (सुप्त समरूपताओं) के साथ डिज़ाइन किया गया स्कैटरर्स का एक सरणी, सिमिट्री ब्रेकिंग (समरूपता भंग) का विश्लेषण करके घुसपैठियों को स्थानीयकृत करने और पहचानने के लिए एक सेंसर के रूप में कार्य कर सकता है, जिसमें बेयसियन इन्फरेंस (बायेस अनुमान) और न्यूरल नेटवर्क, तीन-आयामी ओपन सिस्टम्स में माप शोर को संभालने के लिए डिक्शनरी-आधारित विधियों की तुलना में श्रेष्ठ सिद्ध होते हैं।

David Dukov, Malte Röntgen, Bryn Davies2026-06-02
📊 statistics

On the Uncertainty Quantification Ability of Tabular Foundation Models

यह शोध पत्र प्रतिगमन (regression) कार्यों में अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) के लिए टैबुलर प्रायर-डेटा फिटेड नेटवर्क्स (TabPFN) और गॉसियन प्रोसेस (GPs) की अनुभवजन्य तुलना करता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि जहाँ TabPFN जटिल, उच्च-आयामी और डेटा-समृद्ध परिदृश्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, वहीं GPs आम तौर पर डेटा-दुर्लभ सेटिंग्स में या जब उनके कर्नेल अंतर्निहित फलन (underlying function) के साथ अच्छी तरह से संरेखित होते हैं, तो बेहतर सटीकता और विश्वसनीयता प्रदान करते हैं।

Tyler R. Johnson, Kian Ben-Jacob, Nima Negarandeh, Oriol Vendrell-Gallart, Ramin Bostanabad2026-06-02
🤖 machine learning

CEAR: Certified Ensemble Adversarial Robustness in DNNs

यह शोध पत्र CEAR प्रस्तुत करता है, जो एक एन्सेम्बल-आधारित रक्षा विधि है जो कई डेटासेट के विरुद्ध एडेप्टिव व्हाइट-बॉक्स हमलों के खिलाफ श्रेष्ठ प्रमाणित सुदृढ़ता (certified robustness) प्राप्त करने के लिए एम्पिरिकल ट्रेनिंग को रैंडमाइज्ड स्मूथिंग और नवीन वोटिंग तंत्रों के साथ जोड़ती है।

Daniel Sadig, Mohammadreza Maleki, Hamed Karimi, Reza Samavi2026-06-02
🤖 machine learning

UR-JEPA: Uniform Rectifiability as a Regularizer for Joint-Embedding Predictive Architectures

UR-JEPA यूनिफॉर्म रेक्टिफिएबिलिटी (uniform rectifiability) और एक कारलेसन-प्रकार के स्क्वायर फंक्शन (Carleson-type square function) पर आधारित एक नवीन रेगुलराइज़र पेश करता है ताकि जॉइंट-एम्बेडिंग प्रेडिक्टिव आर्किटेक्चर (Joint-Embedding Predictive Architectures) में रिप्रेजेंटेशन कोलैप्स (representation collapse) को रोका जा सके, जिससे काफी कम ट्रेनिंग वेरिएंस के साथ प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त होती है और मौजूदा विधियों की तुलना में एम्बेडिंग स्पेस में एक विशिष्ट, निम्न-आयामी ज्यामितीय संरचना प्रेरित होती है।

Triet M. Le2026-06-02
⚡ electrical engineering

Spatially Distributed Task-Oriented Compression for Multi-Emitter Localization and Characterization with Spectral Overlap

यह शोध पत्र एक स्थानिक रूप से वितरित, कार्य-उन्मुख संपीड़न ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रिसीवर अवलोकनों को संक्षिप्त लेटेंट वेक्टर्स (latent vectors) में एनकोड करके घने, स्पेक्ट्रली ओवरलैपिंग वातावरण में कुशल संयुक्त मल्टी-एमिटर लोकलाइजेशन और कैरेक्टराइजेशन को सक्षम बनाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि एमिटर काउंटिंग और वेवफॉर्म क्लासिफिकेशन के लिए न्यूनतम आयाम पर्याप्त हैं, सटीक लोकलाइजेशन और स्पेक्ट्रल पैरामीटर रिग्रेशन के लिए बड़े लेटेंट साइज आवश्यक हैं।

H. Nazim Bicer, J. Nick Laneman2026-06-02
📊 statistics

Computation-Aware Kalman Filtering with Model Selection for Neural Dynamics

यह शोध पत्र कम्प्यूटेशन-अवेयर स्टेट-स्पेस मॉडल (CASSM) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो कम्प्यूटेशनल अनिश्चितता और मॉडल चयन को शामिल करके बड़े पैमाने के न्यूरल डेटासेट के लिए बेयसियन लेटेंट वेरिएबल मॉडलिंग का विस्तार करता है, जिससे डेटा की कमी वाले परिदृश्यों में बेहतर अनिश्चितता अंशांकन (uncertainty calibration) प्रदान करते हुए डीप नेटवर्क्स के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

JR Huml, Jonathan Wenger, John P. Cunningham2026-06-02
🤖 machine learning

OmniOPD: Logit-Free On-Policy Distillation via Speculative Verification

OmniOPD एक नवीन लॉजिट-मुक्त ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क है जो भंगुर टोकन-स्तरीय लॉजिट मिलान को मोंटे कार्लो रोलआउट्स और एक पीक-एंट्रॉपी शेड्यूलर के माध्यम से चंक-स्तरीय सिमेंटिक सत्यापन से बदलकर मानक OPD की सीमाओं को दूर करता है, जिससे ब्लैक-बॉक्स शिक्षकों से प्रभावी प्रशिक्षण सक्षम होता है और गणितीय बेंचमार्क पर मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yuhang Zhou, Lizhu Zhang, Yifan Wu, Mingyi Wang, Peng Bo, Jiayi Liu, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao2026-06-02
⚡ electrical engineering

MURMUR: An Efficient Inference System for Long-Form ASR

मर्मर (Murmur) लॉन्ग-फॉर्म ऑटोमैटिक स्पीच रिकग्निशन के लिए एक कुशल इन्फरेंस सिस्टम है जो चंक साइज़ को ऑप्टिमाइज़ करके और स्लाइडिंग विंडो KV कैश इविक्शन पॉलिसी का उपयोग करके सटीकता-विलंबता (accuracy-latency) के बीच के संतुलन को हल करता है, जिससे काफी कम विलंबता के साथ सिंगल-पास सटीकता प्राप्त होती है।

Wei-Tzu Lee, Keisuke Kamahori, Baris Kasikci2026-06-02
💻 computer science

Perception First: A Frontier Native-Video Model with Self-Consistency for Implicit Video Question Answering

यह शोध पत्र VRR चैलेंज के लिए एक प्रशिक्षण-मुक्त अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि 'इम्प्लिसिट वीडियो क्वेश्चन अनस्वियरिंग' मौलिक रूप से धारणा-बद्ध (perception-bound) है न कि तर्क-बद्ध (reasoning-bound), जो यह प्रकट करता है कि उन्नत तर्क रणनीतियाँ अप्रभावी हैं जबकि आधारभूत धारणा क्षमताओं में सुधार करना और हल्के टेस्ट-टाइम डिनोइजिंग को लागू करना स्थानिक लेआउट, गहराई और गति अनुमान की चुनौतियों को हल करने के एकमात्र विश्वसनीय तरीके हैं।

Ali Alavi2026-06-02
🤖 machine learning

CART: Context-Anchored Recurrent Transformer -- A Parameter-Efficient Architecture with Learned Stability

यह शोध पत्र CART को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल भाषा मॉडल है जो सीखे गए स्थिरता तंत्रों के माध्यम से एक एकल कोर ब्लॉक का पुन: उपयोग करता है, लेकिन यह पाता है कि जबकि प्रल्यूड (prelude) की गहराई प्रदर्शन पर हावी रहती है, यह आर्किटेक्चर अंततः पैरामीटर-मैच्ड डेंस बेसलाइन की तुलना में कम प्रदर्शन करता है और प्रभावी टेस्ट-टाइम डेप्थ स्केलिंग का समर्थन करने में विफल रहता है।

Chad A. Capps2026-06-02