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🤖 machine learning

Hadamard Representation: Scaffolding Performance Across Model-free RL

यह शोध पत्र हैडामार्ड रिप्रेजेंटेशन (Hadamard Representation) का प्रस्ताव करता है, जो एक सरल आर्किटेक्चरल संशोधन है जो मानक हिडन लेयर्स को दो स्वतंत्र लेयर्स के एलिमेंट-वाइज प्रोडक्ट्स से बदल देता है ताकि न्यूरॉन डॉर्मेंसी को रोका जा सके और प्रभावी रैंक को बढ़ाया जा सके, जिससे बिना किसी हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता के कई डोमेन में विविध मॉडल-फ्री रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन में निरंतर सुधार होता है।

Jacob E. Kooi, Zhao Yang, Mark Hoogendoorn, Vincent François-Lavet2026-05-26
🤖 machine learning

Investigating the Effect of Network Pruning on Performance and Interpretability

यह अध्ययन इस बात की जांच करता है कि विभिन्न प्रूनिंग तकनीकें और रिट्रेनिंग रणनीतियां ImageNet पर GoogLeNet के वर्गीकरण प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता (interpretability) को कैसे प्रभावित करती हैं, जिसमें यह पाया गया कि पर्याप्त रिट्रेनिंग बेसलाइन सटीकता को बहाल या उससे अधिक कर सकती है, जबकि यह भी सामने आया कि मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी स्कोर (MIS) का प्रूनिंग दरों के साथ कोई सहसंबंध नहीं है और यह व्याख्यात्मकता की सहज धारणाओं के अनुरूप भी नहीं हो सकता है।

Jonathan von Rad, Florian Seuffert2026-05-26
🤖 machine learning

Learning Fine-grained Parameter Sharing via Sparse Tensor Decomposition

यह शोध पत्र फाइन-ग्रेन्ड पैरामीटर शेयरिंग (FiPS) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो क्रॉस-ब्लॉक पैरामीटर शेयरिंग, लो-रैंक फैक्टराइजेशन और स्पर्सिटी को संयुक्त रूप से अनुकूलित करके ट्रांसफॉर्मर MLPs को संकुचित करता है, जिससे विजन ट्रांसफॉर्मर और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स दोनों पर न्यूनतम सटीकता हानि के साथ मॉडल के आकार में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Cem Üyük, Mike Lasby, Mohamed Yassin, Utku Evci, Yani Ioannou2026-05-26
🤖 machine learning

GDformer: Going Beyond Subsequence Isolation for Multivariate Time Series Anomaly Detection

यह शोध पत्र GDformer प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन अनसुपरवाइज्ड विसंगति पहचान (anomaly detection) फ्रेमवर्क है जो वैश्विक प्रतिनिधित्व और सहसंबंध भार (correlation weights) पर आधारित एक एकीकृत, श्रृंखला-स्तरीय पहचान मानदंड स्थापित करके पृथक उप-अनुक्रम विश्लेषण की सीमाओं को दूर करने के लिए एक ग्लोबल डिक्शनरी-एन्हांस्ड ट्रांसफॉर्मर का लाभ उठाता है, जिससे कई वास्तविक दुनिया के बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Qingxiang Liu, Xiaoliang Luo, Chenghao Liu, Sheng Sun, Di Yao, Lvchun Wang, Wei Yu, Yuxuan Liang2026-05-26
🤖 machine learning

ReactEmbed: A Plug-and-Play Module for Unifying Protein-Molecule Representations Guided by Biochemical Reaction Networks

ReactEmbed एक हल्का, प्लग-एंड-प्ले मॉड्यूल है जो जैव-रासायनिक अभिक्रिया नेटवर्क का लाभ उठाकर अलग-अलग प्रोटीन और अणु एम्बेडिंग को एक साझा कार्यात्मक स्थान में एकीकृत करता है, जिससे बिना किसी महंगी पुन: प्रशिक्षण की आवश्यकता के प्रभावी क्रॉस-डोमेन मॉडलिंग सक्षम होती है।

Amitay Sicherman, Kira Radinsky2026-05-26
🧬 biology

FragmentNet: Adaptive Graph Fragmentation for Graph-to-Sequence Molecular Representation Learning

यह शोध पत्र FragmentNet को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ-टू-सीक्वेंस मॉडल है जो अणुओं को समायोज्य सूक्ष्मता (adjustable granularity) के साथ रासायनिक रूप से वैध खंडों (fragments) में विभाजित करने के लिए एक नवीन अनुकूली टोकेनाइज़र (adaptive tokenizer) का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इस खंड स्तर पर प्री-ट्रेनिंग पारंपरिक परमाणु-स्तर या कठोर नियम-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में डाउनस्ट्रीम प्रॉपर्टी प्रेडिक्शन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Ankur Samanta, Rohan Gupta, Aditi Misra, Christian McIntosh Clarke, Jayakumar Rajadas2026-05-26
🤖 machine learning

Kolmogorov-Arnold Fourier Networks

यह शोध पत्र कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड फूरियर नेटवर्क (KAF) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो स्थानीय B-स्प्लाइन्स के स्थान पर प्रशिक्षित रैंडम फूरियर फीचर्स और एक हाइब्रिड एक्टिवेशन मैकेनिज्म का उपयोग करके एक वैश्विक, अनुकूली स्पेक्ट्रल प्रतिनिधित्व के माध्यम से पारंपरिक KANs की पैरामीटर विस्फोट और उच्च-आवृत्ति सीमाओं को दूर करता है, जिससे विविध कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन और दक्षता प्राप्त होती है।

Jusheng Zhang, Yijia Fan, Kaitong Cai, Keze Wang, Wenhao Wang2026-05-26
💬 NLP

SURGE: On the Potential of Large Language Models as General-Purpose Surrogate Code Executors

यह शोध पत्र SURGE को प्रस्तुत करता है, जो आठ विविध डोमेन में 1,160 समस्याओं वाला एक व्यापक बेंचमार्क है, ताकि कोड निष्पादन परिणामों (code execution outcomes) की भविष्यवाणी करने के लिए कुशल सरोगेट मॉडल के रूप में बड़े भाषा मॉडलों (large language models) के उपयोग की व्यवहार्यता का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन किया जा सके।

Bohan Lyu, Siqiao Huang, Zichen Liang2026-05-26
💬 NLP

Lean Formalization of Generalization Error Bound by Rademacher Complexity and Dudley's Entropy Integral

यह शोध पत्र रेडेमेकर कॉम्प्लेक्सिटी (Rademacher complexity) और डडली के एंट्रॉपी इंटीग्रल (Dudley's entropy integral) पर आधारित जनरलाइजेशन एरर बाउंड्स (generalization error bounds) का लीन 4 (Lean 4) में एक औपचारिक प्रस्तुतीकरण प्रस्तुत करता है, जिसमें माप-सिद्धांतिक आधारों (measure-theoretic foundations) से लेकर उच्च-संभाव्यता वाले यूनिफॉर्म डेविएशन बाउंड्स (high-probability uniform deviation bounds) और लीनियर प्रेडिक्टर्स (linear predictors) पर उनके अनुप्रयोग तक एक यांत्रिक रूप से सत्यापित पाइपलाइन शामिल है।

Sho Sonoda, Kazumi Kasaura, Yuma Mizuno, Kei Tsukamoto, Naoto Onda2026-05-26
🤖 AI

Algorithm Discovery With LLMs: Evolutionary Search Meets Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सुदृढीकरण शिक्षण फाइन-ट्यूनिंग (reinforcement learning fine-tuning) के माध्यम से LLM सर्च ऑपरेटर को निरंतर परिष्कृत करके एल्गोरिदम खोज के लिए LLM-आधारित विकासवादी खोज (evolutionary search) को बढ़ाता है, जिससे कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन कार्यों में श्रेष्ठ समाधानों की पहचान करने की प्रक्रिया में तेजी आती है।

Anja Surina, Amin Mansouri, Lars Quaedvlieg, Amal Seddas, Maryna Viazovska, Emmanuel Abbe, Caglar Gulcehre2026-05-26