655 पेपर
यह शोध पत्र DE-2LS का प्रस्ताव करता है, जो एक संकुचित संख्यात्मक अनुकूलन एल्गोरिदम है जो RDEx फ्रेमवर्क को एक हल्के, विलंब-चरण वाले कोऑर्डिनेट-पैटर्न स्थानीय खोज (late-stage coordinate-pattern local search) के साथ उन्नत करता है ताकि कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए शोषण क्षमता (exploitation capability) और समग्र प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र CANNs को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक ओपन-सोर्स टूलकिट है जो मॉडल कार्यान्वयन के लिए एक पायथन लाइब्रेरी, उच्च-प्रदर्शन सिमुलेशन के लिए एक रस्ट बैकएंड, और प्रयोगात्मक तंत्रिका डेटा में अट्रैक्टर संरचनाओं का पता लगाने के लिए एक एनालाइज़र मॉड्यूल को एकीकृत करके कंटीन्यूअस अट्रैक्टर न्यूरल नेटवर्क के अनुसंधान वर्कफ़्लो को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-अनुकूलित एनालॉग कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क (AKANs) पेश करता है जो संसाधन-बाधित लचीले इलेक्ट्रॉनिक्स में जटिल फलन सन्निकटन (function approximation) के लिए उच्च सटीकता बनाए रखते हुए सर्किट-जागरूक प्रशिक्षण और बहु-स्तरीय प्रूनिंग का लाभ उठाकर 55% तक क्षेत्र और 50% तक बिजली की बचत प्राप्त करता है।
CARVE एक कंटेंट-अवेयर रिकरेंट आर्किटेक्चर है जो इरेज़ ऑपरेशन्स को की एक्सिस (key axis) तक सीमित करके प्रमुख डेल्टा-रूल मॉडल्स के मुख्य दोषों को हल करता है, जिससे कम पैरामीटर्स और मेमोरी उपयोग के साथ परप्लेक्सिटी, रीजनिंग और रिट्रीवल में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करते हुए कुशल WY-फॉर्म चंक-पैरेलल ट्रेनिंग सक्षम होती है।
यह शोध पत्र न्यूरल पार्टिकल ऑटोमेटा (NPA) को प्रस्तुत करता है, जो न्यूरल सेलुलर ऑटोमेटा का एक सीखने योग्य, पार्टिकल-आधारित सामान्यीकरण है, जो मॉर्फोजेनेसिस और टेक्सचर सिंथेसिस जैसे कार्यों के लिए स्केलेबल, स्व-संगठित गतिकी को सक्षम करने हेतु डिफरेंशिएबल स्मूद्थड पार्टिकल हाइड्रोडायनामिक्स ऑपरेटर्स का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र EvoFlock प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित इन्वर्स डिज़ाइन विधि है जो मल्टी-एजेंट मोशन मॉडल्स के कंट्रोल पैरामीटर्स को अनुकूलित करने के लिए जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे सरल स्पेसिंग और स्पीड उद्देश्यों के अनुकूलन के माध्यम से फ्लॉकिंग अलाइनमेंट जैसे वांछित जटिल समूह व्यवहारों का उद्भव संभव हो पाता है।
यह शोध पत्र CwA-T का प्रस्ताव करता है, जो एक कुशल और व्याख्या योग्य ढांचा है जो EEG असामान्यताओं का पता लगाने के लिए एक चैनल-वाइज CNN-आधारित ऑटोएन्कोडर को सिंगल-हेड ट्रांसफार्मर के साथ जोड़ता है, जिससे TUH Abnormal EEG Corpus पर बेसलाइन मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और कम कम्प्यूटेशनल लागत प्राप्त होती है।
यह अध्ययन स्थानीय 2- और 3-चक्रों (cycles) को मौलिक संरचनात्मक डिजाइन सिद्धांतों के रूप में पहचानता है जो रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क की कम्प्यूटेशनल क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं, यह प्रकट करते हुए कि ऐसे लघु चक्र अक्सर विशिष्ट बूलियन फलनों (Boolean functions) को हल करने के लिए न्यूनतम वास्तुशिल्प आवश्यकता होते हैं और उनकी उपस्थिति का पूर्वानुमान सांख्यिकी के एक छोटे समूह द्वारा लगाया जा सकता है।
यह शोध पत्र रिपेरेबल k-आउट-ऑफ़-n सिस्टम में रेडंडेंसी एलोकेशन के लिए 65 मल्टी-ऑब्जेक्टिव मेटाहेयुरिस्टिक्स का एक बड़े पैमाने का बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एल्गोरिदम रैंकिंग कंप्यूटेशनल बजट और इनिशियलाइजेशन रणनीतियों पर अत्यधिक निर्भर है, जिसमें हॉट और मिक्स्ड स्टैंडबाय रणनीतियाँ पारेटो-ऑप्टिमल समाधानों पर हावी हैं।
यह शोध पत्र CogSpike को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत टूलचेन है जो संभाव्य स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के औपचारिक सत्यापन (formal verification) में स्टेट स्पेस विस्फोट (state space explosion) को दूर करने के लिए एक नवीन वेट-डिस्क्रीटाइज्ड कोटिएंट एब्स्ट्रैक्शन (weight-discretized quotient abstraction) का उपयोग करता है, जिससे पहले अगम्य रहे नेटवर्क का विश्लेषण सक्षम होता है और साथ ही कठोर शुद्धता गारंटी भी प्रदान की जाती है।