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cs.NE

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🤖 machine learning

Statistical Properties of the King Wen Sequence: An Anti-Habituation Structure That Does Not Improve Neural Network Training

यद्यपि ई-चिंग (I-Ching) की किंग वेन (King Wen) अनुक्रम सांख्यिकीय रूप से विशिष्ट एंटी-हैबिटुएशन (anti-habituation) गुण प्रदर्शित करती है, फिर भी कई हार्डवेयर प्लेटफॉर्म्स पर किए गए अनुभवजन्य प्रयोग यह दर्शाते हैं कि लर्निंग रेट मॉड्यूलेशन (learning rate modulation) या करिकुलम ऑर्डरिंग (curriculum ordering) के माध्यम से इन पैटर्नों का उपयोग न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण के लिए करना, प्रदर्शन में सुधार करने के बजाय उसे लगातार कम करता है।

Augustin Chan2026-04-13
💻 computer science

A 0.5-V Linear Neuromorphic Voltage-to-Spike Encoder Using a Bulk-Driven Transconductor

यह शोध पत्र एक 0.5-V अल्ट्रालो-पावर लीनियर न्यूरोमॉर्फिक वोल्टेज-टू-स्पाइक एनकोडर प्रस्तुत करता है जिसे TSMC 0.18-µm CMOS में निर्मित किया गया है, जो एक टेल-लेस बल्क-ड्रिवन ट्रांसकंडक्टर को DPI-आधारित LIF न्यूरॉन के साथ संयोजित करके 5.6% से कम विचलन के साथ लगभग-लीनियर रूपांतरण प्राप्त करता है।

Meysam Akbari, Erika Covi, Kea-Tiong Tang2026-04-13
🔭 astrophysics

Symbolic Emulators for Cosmology: Accelerating Cosmological Analyses Without Sacrificing Precision

यह शोध पत्र प्रमुख ब्रह्मांड संबंधी कार्यों (cosmological functions) के लिए अत्यधिक सटीक प्रतीकात्मक एम्युलेटर्स (symbolic emulators) प्रस्तुत करता है जो मानक संख्यात्मक विधियों के समान सटीकता बनाए रखते हुए लाइकलीहुड-आधारित विश्लेषणों को महत्वपूर्ण रूप से त्वरित करते हैं, जिससे डार्क एनर्जी सर्वे जैसे वर्तमान सर्वेक्षणों के लिए प्रासंगिक पैरामीटर स्पेस के कुशल अन्वेषण को सक्षम बनाया जा सके।

Deaglan J. Bartlett, Shivam Pandey2026-04-10
🔭 astrophysics

Introduction to Symbolic Regression in the Physical Sciences

यह लेख भौतिक विज्ञान के लिए सिम्बोलिक रिग्रेशन (Symbolic Regression) पर एक विशेष अंक का परिचय देता है, जो डेटा से व्याख्या योग्य गणितीय संबंधों को उजागर करने के लिए इसके वैचारिक आधारों, विविध अनुप्रयोगों, पद्धतिगत चुनौतियों और भविष्य की दिशाओं का सारांश प्रस्तुत करता है।

Deaglan J. Bartlett, Harry Desmond, Pedro G. Ferreira, Gabriel Kronberger2026-04-10
⚡ electrical engineering

Over-The-Air Extreme Learning Machines with XL Reception via Nonlinear Cascaded Metasurfaces

यह शोध पत्र MIMO प्रणालियों के लिए एक नवीन ओवर-द-एयर एक्सट्रीम लर्निंग मशीन आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो भौतिक परत में सीधे बाइनरी वर्गीकरण करने के लिए स्टैक्ड नॉनलीनियर और ट्यूनेबल लीनियर मेटासरफेस का उपयोग करता है, जो एक क्लोज्ड-फॉर्म प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से डिजिटल मशीन लर्निंग मॉडलों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Kyriakos Stylianopoulos, Mattia Fabiani, Giulia Torcolacci, Davide Dardari, George C. Alexandropoulos2026-04-10
💻 computer science

Trilinear Compute-in-Memory Architecture for Energy-Efficient Transformer Acceleration

यह शोध पत्र TrilinearCIM प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डबल-गेट FeFET-आधारित कंप्यूट-इन-मेमोरी आर्किटेक्चर है जो बैक-गेट मॉड्यूलेशन का उपयोग करके डायनेमिक ट्रांसफॉर्मर अटेंशन गणनाओं को बिना रनटाइम रीप्रोग्रामिंग के पूरी तरह से नॉन-वोलेटाइल मेमोरी के भीतर निष्पादित करता है, जिससे पारंपरिक CIM दृष्टिकोणों की तुलना में महत्वपूर्ण ऊर्जा और लेटेंसी सुधार प्राप्त होता है।

Md Zesun Ahmed Mia, Jiahui Duan, Kai Ni, Abhronil Sengupta2026-04-10
💻 computer science

PyVRP+^+: LLM-Driven Metacognitive Heuristic Evolution for Hybrid Genetic Search in Vehicle Routing Problems

यह शोध पत्र मेटाकॉग्निटिव इवोल्यूशनरी प्रोग्रामिंग (MEP) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो व्हीकल राउटिंग प्रॉब्लम्स के लिए हाइब्रिड जेनेटिक सर्च ह्यूरिस्टिक्स को रणनीतिक रूप से विकसित करने हेतु एक संरचित 'रीजन-एक्ट-रिफ्लेक्ट' चक्र के माध्यम से लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक बेसलाइन्स की तुलना में समाधान की गुणवत्ता और रनटाइम में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Manuj Malik, Jianan Zhou, Shashank Reddy Chirra, Zhiguang Cao2026-04-10
💻 computer science

Analysis of Search Heuristics in the Multi-Armed Bandit Setting

यह शोध पत्र ड्यूलिंग बैंडिट सेटिंग में सर्च ह्यूरिस्टिक्स का विश्लेषण करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि (1+1) इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम, मैक्स-मिन एंट सिस्टम-आधारित ईडीए की तुलना में कोंडोर्सेट विजेता को पहचानने में संघर्ष करता है, और साथ ही ईए के प्रदर्शन को सुधारने के लिए बार-बार होने वाले द्वंद्वों (रिपीटेड ड्यूल्स) को एक प्रभावी उपचार के रूप में प्रस्तावित करता है।

Jasmin Brandt, Barbara Hammer, Timo Kötzing, Jurek Sander2026-04-10
💻 computer science

Multi-Modal Learning meets Genetic Programming: Analyzing Alignment in Latent Space Optimization

यह शोध पत्र प्रतीकात्मक प्रतिगमन (सिंबोलिक रिग्रेशन) के लिए एक मल्टी-मोडल लेटेंट स्पेस ऑप्टिमाइज़ेशन मॉडल, SNIP की प्रभावकारिता की जांच करता है और पाता है कि इसके वादे के बावजूद, मॉडल का कोर्स-ग्रेन्ड क्रॉस-मोडल अलाइनमेंट अनुकूलन (ऑप्टिमाइज़ेशन) के दौरान सुधार करने में विफल रहता है या प्रतीकात्मक स्थान (सिंबोलिक स्पेस) में कुशल सिद्धांतपूर्ण खोज को सक्षम करने में विफल रहता है।

Benjamin Léger, Kazem Meidani, Christian Gagné2026-04-10
💻 computer science

Diffusion-based Evolutionary Optimization for 3D Multi-Objective Molecular Generation

यह शोध पत्र डिफ्यूजन-आधारित इवोल्यूशनरी मॉलिक्यूलर ऑप्टिमाइजेशन (DEMO) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्राई-पॉपुलेशन आर्किटेक्चर के भीतर एक इवोल्यूशनरी-गाइडेड डिफ्यूजन ऑपरेटर और एक स्ट्रक्चर-अवेयर एनवायर्नमेंटल सिलेक्शन मैकेनिज्म का तालमेल बिठाकर, जीरो-शॉट तरीके से रासायनिक रूप से वैध, विविध और उच्च-प्रदर्शन वाले 3D संरचनाओं को उत्पन्न करके बाधित मल्टी-ऑब्जेक्टिव मॉलिक्यूलर ऑप्टिमाइजेशन समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करता है।

Ruiqing Sun, Dawei Feng, Sen Yang, Ronghang Wang, Huaiyuan Song, Bo Ding, Yijie Wang, Huaimin Wang2026-04-09