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cs.NE

660 पेपर

🤖 machine learning

Federated Few-Shot Learning on Neuromorphic Hardware: An Empirical Study Across Physical Edge Nodes

यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रदर्शित करता है कि न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर पर, ब्रेनचिप अकिडा (BrainChip Akida) प्रोसेसर का उपयोग करने वाला एक फेडरेटेड फ्यू-शॉट लर्निंग सिस्टम न्यूरॉन-स्तरीय वेट कॉन्कैटिनेशन (weight concatenation) और डोमेन-एडेप्टिव फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से 77.0% सटीकता प्राप्त करता है, जो यह प्रकट करता है कि क्रॉस-नोड ट्रांसफर मानक ग्रेडिएंट-आधारित औसत के बजाय न्यूरॉन प्रोटोटाइप की विशिष्टता पर निर्भर करता है।

Steven Motta, Gioele Nanni2026-03-16
🤖 machine learning

Stein Variational Evolution Strategies

यह शोध पत्र स्टाइन वेरिएशनल इवोल्यूशन स्ट्रैटेजीज़ (Stein Variational Evolution Strategies) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ग्रेडिएंट-मुक्त अनुमान विधि है जो अननॉर्मलाइज्ड डिस्ट्रीब्यूशंस से उच्च-गुणवत्ता वाले सैंपल्स को कुशलतापूर्वक उत्पन्न करने के लिए लॉग-डेंसिटी ग्रेडिएंट्स की आवश्यकता के बिना इवोल्यूशन स्ट्रैटेजी अपडेट्स को स्टाइन वेरिएशनल ग्रेडिएंट डिसेंट के साथ एकीकृत करती है।

Cornelius V. Braun, Robert T. Lange, Marc Toussaint2026-03-13
🧬 biology

A flexible framework for structural plasticity in GPU-accelerated sparse spiking neural networks

यह शोध पत्र स्पार्स स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क में GPU-त्वरित स्ट्रक्चरल प्लास्टिसिटी को लागू करने के लिए एक लचीले ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह प्रदर्शन को बनाए रखते हुए प्रशिक्षण समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और अनसुपरवाइज्ड टोपोग्राफिक मैप निर्माण को सक्षम बनाता है।

James C. Knight, Johanna Senk, Thomas Nowotny2026-03-13
💻 computer science

Energy-Aware Metaheuristics

यह शोध पत्र ऊर्जा-जागरूक मेटाहेयुरिस्टिक्स (metaheuristics) के लिए एक सिद्धांत-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो हल्के और भारी ऑपरेटर वेरिएंट के बीच गतिशील रूप से चयन करने के लिए 'एस्पेक्टेड इम्प्रूवमेंट पर जूल' (EI/J) मीट्रिक का उपयोग करता है, जिससे सॉल्वर को विविध कॉम्बिनेटोरियल समस्याओं में ऊर्जा की खपत को काफी कम करते हुए गैर-ऊर्जा-जागरूक बेसलाइन के समान फिटनेस प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

Tomohiro Harada, Enrique Alba, Gabriel Luque2026-03-13
🔬 physics

Hybrid Quantum-Classical Encoding for Accurate Residue-Level pKa Prediction

यह शोध पत्र एक पुनरुत्पादक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल ढांचे को प्रस्तुत करता है जो अवशेष-स्तरीय (residue-level) pKa मानों की भविष्यवाणी करने में शास्त्रीय मॉडलों की तुलना में बेहतर क्रॉस-कॉन्टेक्स्ट सामान्यीकरण और मजबूती प्राप्त करने के लिए एक डीप क्वांटम न्यूरल नेटवर्क में गाऊसी कर्नल-आधारित क्वांटम-प्रेरित फीचर मैपिंग को सामान्यीकृत संरचनात्मक डिस्क्रिप्टर्स के साथ जोड़ता है।

Van Le, Tan Le2026-03-13
🤖 AI

Differential Privacy in Machine Learning: A Survey from Symbolic AI to LLMs

यह सर्वेक्षण मशीन लर्निंग में डिफरेंशियल प्राइवेसी का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जो प्रतीकात्मक एआई (सिंबोलिक एआई) से लेकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स तक इसके सैद्धांतिक विकास का पता लगाता है, गोपनीयता-संरक्षण प्रशिक्षण के लिए एकीकरण विधियों का परीक्षण करता है, और व्यावहारिक मूल्यांकन तकनीकों को रेखांकित करता है।

Francisco Aguilera-Martínez, Fernando Berzal2026-03-12
💻 computer science

An Event-Driven E-Skin System with Dynamic Binary Scanning and real time SNN Classification

यह शोध पत्र एक पूर्णतः एकीकृत, इवेंट-ड्रिवन ई-स्किन सिस्टम प्रस्तुत करता है जिसमें 16x16 पीज़ोरेसिस्टिव ऐरे और एक डायनेमिक बाइनरी स्कैनिंग रणनीति है जो एक FPGA-आधारित स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से वास्तविक समय में हस्तलिखित अंक पहचान में 92.11% सटीकता बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण डेटा संपीड़न और दक्षता लाभ प्राप्त करता है।

Gaishan Li, Zhengnan Fu, Anubhab Tripathi, Junyi Yang, Arindam Basu2026-03-12
💬 NLP

COMIC: Agentic Sketch Comedy Generation

यह शोध पत्र COMIC प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः स्वचालित AI प्रणाली है जो विशेष भूमिकाओं वाले मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क और पेशेवर मानकों की ओर सामग्री को बार-बार परिष्कृत करने के लिए YouTube डेटा पर प्रशिक्षित LLM-आधारित आलोचकों का उपयोग करके उच्च-गुणवत्ता वाले, विविध हास्य स्केच वीडियो उत्पन्न करती है।

Susung Hong, Brian Curless, Ira Kemelmacher-Shlizerman, Steve Seitz2026-03-12
🤖 machine learning

Enhancing Computational Efficiency in Multiscale Systems Using Deep Learning of Coordinates and Flow Maps

यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टीस्केल सिस्टम के लिए सटीक और गणनात्मक रूप से कुशल टाइम-स्टेपिंग को सक्षम करने हेतु इष्टतम निर्देशांक (coordinates) और फ्लो मैप्स को संयुक्त रूप से खोजता है, जिससे फिट्ज़हुग-नागोम न्यूरॉन और कुरामोतो-सिवाश्की समीकरणों जैसे जटिल मॉडलों पर कम लागत के साथ अत्याधुनिक भविष्य कहनेवाला सटीकता (predictive accuracy) प्राप्त होती है।

Asif Hamid, Danish Rafiq, Shahkar Ahmad Nahvi, Mohammad Abid Bazaz2026-03-11
🤖 AI

Energy-Aware Spike Budgeting for Continual Learning in Spiking Neural Networks for Neuromorphic Vision

यह शोध पत्र एक ऊर्जा-जागरूक स्पाइक बजटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विविध फ्रेम-आधारित और इवेंट-आधारित न्यूरोमॉर्फिक विजन बेंचमार्क में स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क में सटीकता और ऊर्जा दक्षता दोनों को अनुकूलित करते हुए कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए एक्सपीरियंस रिप्ले, लर्नबल न्यूरॉन पैरामीटर्स और एक एडेप्टिव शेड्यूलर को एकीकृत करता है।

Anika Tabassum Meem, Muntasir Hossain Nadid, Md Zesun Ahmed Mia2026-03-11