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cs.LG

23505 पेपर

🤖 machine learning

Two Speeds of Learning: A Representation-Readout Decomposition of Grokking and Double Descent

यह शोधपत्र एक कार्य-अज्ञेय (task-agnostic) "रिप्रेजेंटेशन-रीडआउट" (representation-readout) अपघटन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ग्रौकिंग (grokking) और डबल डिसेंट (double descent) जैसी जटिल सामान्यीकरण घटनाओं को क्रमिक प्रतिनिधित्व शिक्षण (gradual representation learning) और रीडआउट अंशांकन (readout calibration) के बीच प्रतिस्पर्धी गतिकी के परिणाम के रूप में स्पष्ट करता है, जो वास्तविक शिक्षण को गैर-मानक प्रशिक्षण के कृत्रिम प्रभावों से अलग करने के लिए नए नैदानिक उपकरण प्रदान करता है।

Chi-Ning Chou, Oscar Uzdelewicz, Neng-Chun Chiu, Yao-Yuan Yang, SueYeon Chung2026-05-27
🤖 machine learning

Trust Region Q Adjoint Matching

यह शोध पत्र ट्रस्ट रीजन Q-एडजॉइंट मैचिंग (TRQAM) प्रस्तुत करता है, जो एक स्थिर ऑफ-पॉलिसी फाइन-ट्यूनिंग एल्गोरिदम है जो क्रिटिक-प्रेरित अस्थिरता को कम करने के लिए प्रोजेक्टेड डुअल डिसेंट के माध्यम से प्रीट्रेन्ड फ्लो पॉलिसियों से पाथ-स्पेस KL डाइवर्जेंस को अनुकूल रूप से नियंत्रित करता है, जिससे 50 OGBench कार्यों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Yonghoon Dong, Kyungmin Lee, Changyeon Kim, Jaehyuk Kim, Jinwoo Shin2026-05-27
🤖 machine learning

JLT: Clean-Latent Prediction in Latent Diffusion Transformers

यह शोध पत्र JLT को प्रस्तुत करता है, जो एक लेटेंट डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर है जो यह प्रदर्शित करता है कि क्लीन-लेटेंट प्रेडिक्शन (clean-latent prediction), लेटेंट स्पेस में वेलोसिटी प्रेडिक्शन (velocity prediction) की तुलना में लो-वेरिएंस दिशाओं (low-variance directions) को बेहतर ढंग से संभालकर बेहतर प्रदर्शन करता है और श्रेष्ठ ImageNet 256x256 जनरेशन गुणवत्ता (FID 2.50) प्राप्त करता है, जो यह सुझाव देता है कि प्रेडिक्शन टारगेट्स (prediction targets) प्रतिनिधित्व-निर्भर ज्यामितीय विकल्प (representation-dependent geometric choices) हैं न कि विनिमेय बीजगणितीय पैरामीट्रिकरण (interchangeable algebraic parameterizations)।

Funing Fu, Tenghui Wang, Junyong Cen, Qichao Zhu, Guanyu Zhou2026-05-27
🤖 machine learning

High-Quality Synthetic Financial Time-Series using a GAN-Diffusion Framework

यह शोध पत्र CoMeTS-GAN प्रस्तुत करता है, जो एक गुणवत्ता-जागरूक जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो उच्च-निष्ठा वाली सिंथेटिक वित्तीय समय-श्रृंखला (time-series) उत्पन्न करने के लिए डिफ्यूजन मॉडल्स के साथ एक कंडीशनल GAN को एकीकृत करता है, जिससे स्टाइलाइज्ड फैक्ट्स और अंतर-परिसंपत्ति सहसंबंध संरचनाओं को प्रभावी ढंग से कैप्चर किया जा सके।

Giuseppe Masi, Andrea Coletta, Novella Bartolini2026-05-27
🤖 machine learning

PILOT: A Data-Free Continual Learning Approach for Real-Time Semantic Segmentation via Boundary Guidance

यह शोध पत्र PILOT का प्रस्ताव करता है, जो वास्तविक समय के सिमेंटिक सेगमेंटेशन (semantic segmentation) के लिए एक डेटा-मुक्त निरंतर शिक्षण (data-free continual learning) ढांचा है, जो मूल मापदंडों को फ्रीज करते हुए नई श्रेणियों की उच्च-आवृत्ति सीमा जानकारी (high-frequency boundary information) को कैप्चर करने के लिए एक समानांतर अवकल शाखा (parallel derivative branch) का उपयोग करके PIDNet में कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग (catastrophic forgetting) को कम करता है, जिससे न्यूनतम अनुमान विलंबता (inference latency) के साथ बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Yujing Zhou, Prashant Shekhar, Thomas Yang, Yongxin Liu2026-05-27
🤖 machine learning

DEI: Diversity in Evolutionary Inference for Quality-Diversity Search

यह शोध पत्र DEI को प्रस्तुत करता है, जो एक वितरित क्वालिटी-डाइवर्सिटी (Quality-Diversity) खोज ढांचा है जो एकल-मॉडल और सजातीय समानांतर बेसलाइन दोनों की तुलना में काफी उच्च समाधान कवरेज और विविधता स्कोर प्राप्त करने के लिए पूरक उत्परिवर्तन ऑपरेटरों (mutation operators) के रूप में विषम लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है।

John Donaghy, Shikhar Rastogi2026-05-27
🧬 biology

Beyond Binary: Speech Representations Across the Cognitive Score Hierarchy

यह अध्ययन 5,754 जर्मन भाषण रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करता है यह प्रकट करने के लिए कि जबकि कम संज्ञानात्मक स्तरों पर स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण एम्बेडिंग (self-supervised learning embeddings) हस्तनिर्मित विशेषताओं (hand-crafted features) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, वहीं हस्तनिर्मित विशेषताएँ MCI वर्गीकरण में उत्कृष्ट होती हैं, जिसमें कार्य-विशिष्ट बाधाएं यह निर्धारित करती हैं कि संज्ञानात्मक स्कोर पदानुक्रम में प्रतिनिधित्व "विशेषज्ञों" (specialists) या "सामान्यज्ञों" (generalists) के रूप में व्यवहार करते हैं।

Serli Kopar, Roshan Prakash Rane, Christian Mychajliw, Lydia Federmann, Gerhard Eschweiler, Daniela Berg, Sam Gijsen, Pa (…)2026-05-27
🔬 physics

Explainable Comparison of Feature-Based and Deep Learning Models for TROPOMI Methane Plume Screening

यह शोध पत्र टीपीआरओपीओएमआई (TROPOMI) उपग्रह डेटा में वास्तविक मीथेन प्लूम्स और रिट्रीवल आर्टिफैक्ट्स के बीच अंतर करने के लिए फीचर-आधारित मशीन लर्निंग मॉडल की डीप लर्निंग आर्किटेक्चर के साथ तुलना करता है, जिसमें परिचालन स्क्रीनिंग वर्कफ़्लो के लिए इष्टतम मॉडलों के चयन को निर्देशित करने हेतु SHAP-आधारित व्याख्यात्मकता (explainability) का उपयोग किया गया है।

Solomiia Kurchaba, Joannes D. Maasakkers, Berend J. Schuit, Ilse Aben2026-05-27
🤖 machine learning

LUCoS: Latent Unsupervised Context Selection for Tabular Foundation Models

यह शोध पत्र LUCoS का प्रस्ताव करता है, जो कम-लेबल वाले सारणीबद्ध शिक्षण (low-label tabular learning) में लेबल किए गए उदाहरणों के चयन के लिए एक अनसुपरवाइज्ड विधि है, जो अविश्वसनीय रॉ फीचर स्पेस के बजाय अनसुपरवाइज्ड एम्बेडिंग्स की लेटेंट ज्योमेट्री का लाभ उठाता है, जिससे प्रभावी कवरेज और प्रतिनिधित्व गुणवत्ता सुनिश्चित करते हुए 67 डेटासेट्स पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Oroel Ipas, Guillermo Gomez-Trenado, Rocío Romero-Zaliz, Isaac Triguero2026-05-27
🤖 machine learning

Kan Extension Transformers: A Categorical Unification of Attention, Diffusion, and Predict-Detach Self-Conditioning

यह शोध पत्र कान एक्सटेंशन ट्रांसफॉर्मर्स (KETs) को एक श्रेणीगत ढांचे के रूप में प्रस्तुत करता है जो अटेंशन, डिफ्यूजन और सेल्फ-कंडीशनिंग तंत्रों को एकीकृत करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि जबकि क्वाड्रेटिक KETs सख्त-कॉज़ल सेटिंग्स में उत्कृष्ट हैं, कई डेटासेट्स में सबसे महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ 'प्रेडिक्ट-डिटैच' सेल्फ-कंडीशनिंग रिजीम को अपनाने से प्राप्त होते हैं।

Sridhar Mahadevan2026-05-27