cs.NE पेपर | Gist.Science

Mapping the Fitness Landscape: A Structure-Guided Approach to Multi-Modal Optimization

यह शोध पत्र केओटिक लैंडस्केप-डिकोडिंग इवोल्यूशन (CLDE) को प्रस्तुत करता है, जो एक संरचना-निर्देशित ढांचा है जो अराजक अन्वेषण (chaotic exploration) और दृढ़ता-निर्देशित बेसिन विकास (persistence-guided basin growing) के माध्यम से निर्णय स्थान के शिखर-बेसिन संगठन को स्पष्ट रूप से पुनर्गठित करके उत्कृष्ट बहु-मोडल अनुकूलन प्रदर्शन प्राप्त करने हेतु विकासवादी एल्गोरिदम में छद्म-बहु-मोडालिटी (pseudo-multimodality) पर विजय प्राप्त करता है।

Meng Xiang, Pei Yan2026-05-19

🤖 machine learning

When Fireflies Cluster; Enhancing Automatic Clustering via Centroid-Guided Firefly Optimization

यह शोध पत्र एक नवीन सेंट्रॉइड-निर्देशित फायरफ्लाई एल्गोरिदम वेरिएंट प्रस्तुत करता है जो एक बहु-उद्देश्यीय फिटनेस फंक्शन को टीएसपी-आधारित नेविगेशन पेनल्टी के साथ एकीकृत करके क्लस्टर्स की इष्टतम संख्या को स्वतः निर्धारित करता है और जटिल, गैर-समान डेटासेट में क्लस्टरिंग गुणवत्ता को बढ़ाता है, जो रोबोटिक सेंसर नेटवर्क अनुप्रयोगों में के-मीन्स (K-Means) की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

MKA Ariyaratne, Azwirman Gusrialdi, Yury Nikulin, Jaakko Peltonen2026-05-19

💻 computer science

CMOS Implementation of Field Programmable Spiking Neural Network for Hardware Reservoir Computing

यह शोध पत्र एक नवीन CMOS-निर्मित, फील्ड-प्रोग्रामेबल स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को प्रस्तुत करता है जो हार्डवेयर रिज़र्वोइर कंप्यूटिंग के लिए है और इसमें कुशल वास्तविक समय शिक्षण और अनुमान प्राप्त करने के लिए एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर की आवश्यकता के बिना कॉम्पैक्ट, कम-शक्ति वाले लीकी इंटीग्रेट-एंड-फायर न्यूरॉन्स को ऑन-चिप FPGA-आधारित प्रोग्रामेबिलिटी के साथ एकीकृत किया गया है।

Ckristian Duran, Nanako Kimura, Zolboo Byambadorj, Tetsuya Iizuka2026-05-18

🧬 biology

Scalable Construction of Spiking Neural Networks using up to thousands of GPUs

यह शोध पत्र मल्टी-जीपीयू क्लस्टर्स और एक्सास्केल सुपरकंप्यूटरों पर बड़े पैमाने के स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के निर्माण और सिमुलेशन के लिए एक नवीन MPI-आधारित विधि प्रस्तुत करता है, जो अनुकूलित स्थानीय कनेक्टिविटी और स्पाइक एक्सचेंज रणनीतियों के माध्यम से जटिल कॉर्टिकल मॉडल के लिए कुशल स्केलिंग प्रदर्शित करता है।

Bruno Golosio, Gianmarco Tiddia, José Villamar, Luca Pontisso, Luca Sergi, Francesco Simula, Pooja Babu, Elena Pastorell (…)2026-05-18

📊 statistics

Drawback of Enforcing Equivariance and its Compensation via the Lens of Expressive Power

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि 2-लेयर ReLU नेटवर्क में इक्विवैरिएंस (equivariance) को लागू करना उनकी अभिव्यंजक शक्ति (expressive power) को कम कर सकता है, इस सीमा की भरपाई मॉडल के आकार को बढ़ाकर की जा सकती है, जो विरोधाभासी रूप से परिकल्पना स्थान की विमा (hypothesis space dimensionality) को कम करती है और सामान्यीकरण क्षमता (generalizability) में सुधार करती है।

Yuzhu Chen, Tian Qin, Xinmei Tian, Fengxiang He, Dacheng Tao2026-05-18

🤖 machine learning

On the Stability of Growth in Structural Plasticity

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि डीप लर्निंग में संरचनात्मक विकास (structural growth) प्रूनिंग (pruning) से मौलिक रूप से भिन्न है क्योंकि नव-सम्मिलित इकाइयाँ कमजोर ग्रेडिएंट संकेतों ("बैकवर्ड-स्टार्व्ड") से ग्रस्त होती हैं, जिससे उनकी सफलता केवल वास्तुशिल्प चयन के बजाय एकीकरण स्थिरता और समय पर निर्भर करती है।

Lute Lillo, Nick Cheney2026-05-18

🤖 machine learning

Towards Code-Oriented LM Embeddings for Surrogate-Assisted Neural Architecture Search

यह शोध पत्र कोड-ओरिएंटेड एलएम एम्बेडिंग्स (COLE) का प्रस्ताव करता है, जो एक कम लागत वाली रणनीति है जो न्यूरल आर्किटेक्चर को पायटॉर्च (PyTorch) कोड के रूप में दर्शाने के लिए उपलब्ध भाषा मॉडलों का लाभ उठाती है, जिससे बिना किसी विशेष फाइन-ट्यूनिंग के प्रतिस्पर्धी सरोगेट-असिस्टेड न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च सक्षम होता है और इष्टतम मॉडल खोजने के लिए आवश्यक मूल्यांकन बजट को काफी कम करता है।

Pranav Somu, Advay Balakrishnan, Stepan Kravtsov, Aaron McDaniel, Jason Zutty2026-05-18

🤖 AI

Structure Abstraction and Generalization in a Hippocampal-Entorhinal Inspired World Model

यह शोध पत्र एक मस्तिष्क-प्रेरित पदानुक्रमित मॉडल प्रस्तावित करता है जो अमूर्त संबंधपरक संरचनाओं को समवर्ती रूप से निकालने और भविष्य कहने वाले दृश्य विश्व मॉडलों का निर्माण करने के लिए हिप्पोकैम्पल-एंटोरहिनल सर्किट (hippocampal-entorhinal circuit) की नकल करता है, जिससे स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण (self-supervised learning) के माध्यम से सुदृढ़ संरचनात्मक सामान्यीकरण और ज्ञान हस्तांतरण सक्षम होता है।

Tianqiu Zhang, Muyang Lyu, Xiao Liu, Si Wu2026-05-18

🤖 machine learning

Timing-Based Backpropagation in Spiking Neural Networks Without Single-Spike Restrictions

यह शोध पत्र स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के लिए एक नवीन बैकप्रोपैगेशन एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो मल्टी-स्पाइक टाइमिंग-आधारित लर्निंग को सक्षम करने के लिए सिंगल-स्पाइक प्रतिबंधों को हटा देता है, जिससे कम्प्यूटेशनल क्षमता में वृद्धि होती है और गैर-कन्वोल्यूशनल आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के तुलनीय सटीकता प्राप्त होती है, साथ ही प्रदर्शन के लिए इष्टतम टाइम कांस्टेंट्स का भी खुलासा होता है।

Kakei Yamamoto, Yusuke Sakemi, Kazuyuki Aihara2026-05-15

💻 computer science

A Hormone-inspired Emotion Layer for Transformer language models (HELT)

यह शोध पत्र HormoneT5 प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर है जो निरंतर, बहु-आयामी भावनात्मक अवस्थाओं को सिम्युलेट करने के लिए जैविक रूप से प्रेरित हार्मोन इमोशन ब्लॉक को एकीकृत करके भाषा मॉडलों में भावनात्मक बुद्धिमत्ता को बढ़ाता है, जिसके परिणामस्वरूप बेसलाइन मॉडलों की तुलना में काफी अधिक सहानुभूतिपूर्ण और भावनात्मक रूप से उपयुक्त प्रतिक्रियाएं प्राप्त होती हैं।

Eslam Reda, Sara El-Metwally2026-05-15

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