🤖 Category

cs.LG

23164 पेपर

🤖 machine learning

Functional Attention: From Pairwise Affinities to Functional Correspondences

यह शोध पत्र फंक्शनल अटेंशन (Functional Attention) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ऑपरेटर लर्निंग विधि है जो वैश्विक कार्यात्मक निर्भरताओं (global functional dependencies) को पकड़ने के लिए एडेप्टिव बेसिस (adaptive bases) के बीच संरचित रैखिक ऑपरेटरों के रूप में अटेंशन की पुनर्व्याख्या करती है, जो PDE समाधान और 3D सेगमेंटेशन जैसे कार्यों के लिए पारंपरिक टोकन-वाइज अटेंशन का एक रेजोल्यूशन-इनवेरिएंट (resolution-invariant) और सामान्यीकरण योग्य विकल्प प्रदान करती है।

Jiefang Xiao, Maolin Gao, Simon Weber, Guandao Yang, Daniel Cremers2026-06-01
🤖 machine learning

KLIP: localized distribution shift detection via KL-divergence with diffusion priors in Inverse Problems

यह शोध पत्र KLIP का प्रस्ताव करता है, जो इनवर्स प्रॉब्लम्स (inverse problems) के लिए एक नवीन आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन मेट्रिक है, जो बिना किसी कैलिब्रेशन डेटा या शिफ्ट की गई डिस्ट्रीब्यूशन के ज्ञान के, सूक्ष्म डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स को पहचानने और स्थानीयकृत करने के लिए डिफ्यूजन प्रायर्स (diffusion priors) और पोस्टीरियर डिस्ट्रीब्यूशंस के बीच कुलबैक-लीब्लर डाइवर्जेंस (Kullback-Leibler divergence) का लाभ उठाता है।

Alireza Kheirandish, Jihoon Hong, Sara Fridovich-Keil2026-06-01
⚡ electrical engineering

Matrix Completion with Hypergraphs:Sharp Thresholds and Efficient Algorithms

यह शोध पत्र मैट्रिक्स पूर्णता (matrix completion) के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो सटीक रिकवरी (exact recovery) के लिए एक तीक्ष्ण सीमा (sharp threshold) प्राप्त करने हेतु प्रेक्षित सोशल ग्राफ और हाइपरग्राफ का लाभ उठाता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि हाइपरग्राफ की गुणवत्ता आवश्यक नमूना प्रायिकता (sample probability) को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है और सैद्धांतिक विश्लेषण तथा वास्तविक दुनिया के प्रयोगों दोनों में अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Zhongtian Ma, Qiaosheng Zhang, Zhen Wang2026-05-29
🤖 machine learning

Early Detection of Misinformation for Infodemic Management: A Domain Adaptation Approach

यह शोध पत्र इन्फोडेमिक्स के दौरान गलत सूचनाओं का शीघ्र पता लगाने के लिए एक नवीन डोमेन अनुकूलन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो सैद्धांतिक और अनुभवजन्य रूप से मौजूदा अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए कोवेरिएट और कॉन्सेप्ट दोनों बदलावों को संबोधित करने की आवश्यकता को प्रदर्शित करता है।

Minjia Mao, Xiaohang Zhao, Xiao Fang2026-05-29
📊 statistics

Certified Causal Defense with Generalizable Robustness

यह शोध पत्र GLEAN का प्रस्ताव देता है, जो एक नवीन प्रमाणित रक्षा ढांचा (certified defense framework) है जो स्पूरियस सहसंबंधों (spurious correlations) से कारण संबंधों (causal relations) को अलग करने के लिए कॉज़ल फैक्टर लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे मॉडल को विभिन्न डेटा डोमेन में वितरण बदलावों (distribution shifts) का सामना करने पर भी प्रतिकूल हमलों (adversarial attacks) के विरुद्ध सैद्धांतिक मजबूती की गारंटी बनाए रखने में सक्षम बनाया जा सके।

Yiran Qiao, Yu Yin, Chen Chen, Jing Ma2026-05-29
🤖 machine learning

Extending Explainable Ensemble Trees (E2Tree) to regression contexts

यह शोध पत्र 'एक्सप्लेनेबल एनसेंबल ट्रीज़' (E2Tree) पद्धति को, जिसे मूल रूप से वर्गीकरण (classification) के लिए डिज़ाइन किया गया था, असमानता मापों (dissimilarity measures) का लाभ उठाकर रिग्रेशन संदर्भों तक विस्तारित करता है ताकि प्रेडिक्टर-रिस्पॉन्स संबंधों और प्रेडिक्टर जुड़ावों दोनों को ग्राफिक रूप से प्रदर्शित किया जा सके, जिससे रैंडम फॉरेस्ट मॉडलों की पारदर्शिता बढ़ाई जा सके।

Massimo Aria, Agostino Gnasso, Carmela Iorio, Marjolein Fokkema2026-05-29
🤖 AI

Jailbreaking and Mitigation of Vulnerabilities in Large Language Models

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में कमजोरियों की वर्तमान स्थिति की समीक्षा करता है, जो विशेष रूप से जेलब्रेकिंग और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों पर केंद्रित है, साथ ही LLM सुरक्षा और सुरक्षित परिनियोजन को बढ़ाने के लिए मौजूदा रक्षा रणनीतियों, मूल्यांकन मेट्रिक्स और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं का विश्लेषण करता है।

Benji Peng, Hanxuan Chen, Keyu Chen, Qian Niu, Ziqian Bi, Ming Liu, Pohsun Feng, Tianyang Wang, Lawrence K. Q. Yan, Yizh (…)2026-05-29
📊 statistics

Noise-Aware Differentially Private Variational Inference

यह शोध पत्र एक नवीन शोर-जागरूक (noise-aware) स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट वेरिएशनल इन्फरेंस पद्धति प्रस्तावित करता है जो उच्च-आयामी और गैर-संयुग्मी (non-conjugate) मॉडलों तक डिफरेंशियल प्राइवेट बायेसियन इन्फरेंस का विस्तार करती है, जिससे उन स्थानों पर सटीक पोस्टीरियर मूल्यांकन और सुव्यवस्थित भविष्यवाणियाँ प्राप्त होती हैं जहाँ मौजूदा दृष्टिकोण विफल हो जाते हैं।

Talal Alrawajfeh, Joonas Jälkö, Antti Honkela2026-05-29
🧬 biology

A Quotient Homology Theory of Representation in Neural Networks

यह शोध पत्र एक मीट्रिक-मुक्त "ओवरलैप होमोलॉजी" ढांचे को प्रस्तुत करता है जो न्यूरल रिप्रजेंटेशन की शुद्ध रूप से टोपोलॉजिकल विशेषताओं को ट्रैक करने के लिए बेटी संख्याओं (Betti numbers) की आंतरिक गणना को सक्षम करने हेतु एक कोटिएंट स्पेस को परिभाषित करने के लिए ReLU न्यूरल नेटवर्क की पीसवाइज़ लीनियर संरचना का लाभ उठाता है।

Kosio Beshkov2026-05-29
🤖 machine learning

A Composable Multimodal Framework for cine CMR-Text-Driven Prediction of Heart Failure Outcomes

यह शोध पत्र एक कंपोज़ेबल मल्टीमॉडल ढांचे का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो हृदय विफलता (हार्ट फेल्योर) के परिणामों की भविष्यवाणी करने और व्यक्तिगत उपचार योजनाओं को अनुकूलित करने में बेहतर सटीकता प्राप्त करने के लिए सिने कार्डियक मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग, संरचित नैदानिक मेट्रिक्स और असंरचित पाठ्य अभिलेखों को एकीकृत करता है।

Jianzhou Chen, Jinyang Sun, Xiumei Wang, Xi Chen, Heyu Chu, Guo Song, Yuji Luo, Xingping Zhou, Rong Gu2026-05-29