cs.NE पेपर | Gist.Science

CaRe-BN: Precise Moving Statistics for Stabilizing Spiking Neural Networks in Reinforcement Learning

यह शोध पत्र CaRe-BN का प्रस्ताव करता है, जो बैच नॉर्मलाइज़ेशन (Batch Normalization) के लिए एक कॉन्फिडेंस-गाइडेड एडेप्टिव अपडेट और री-कैलिब्रेशन तंत्र है, जो उनकी ऊर्जा-कुशल अनुमान (energy-efficient inference) से समझौता किए बिना सुदृढीकरण शिक्षण (Reinforcement Learning) में स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (Spiking Neural Networks) के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है और प्रशिक्षण को स्थिर करता है।

Zijie Xu, Xinyu Shi, Yiting Dong, Zihan Huang, Zhaofei Yu2026-03-05

🤖 machine learning

Soft Quality-Diversity Optimization

यह शोध पत्र "सॉफ्ट क्यूडी" (Soft QD) प्रस्तुत करता है, जो क्वालिटी-डाइवर्सिटी अनुकूलन के लिए एक नवीन अवकलनीय (differentiable) ढांचा है जो व्यवहार स्थान के असतत विवक्तीकरण (discrete behavior space discretization) की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे उच्च-आयामी समस्याओं में स्केलेबिलिटी चुनौतियों का समाधान होता है और प्रतिस्पर्धी स्क्वाड (SQUAD) एल्गोरिदम के विकास को सक्षम बनाया जाता है।

Saeed Hedayatian, Stefanos Nikolaidis2026-03-05

🤖 machine learning

NeuroPareto: Calibrated Acquisition for Costly Many-Goal Search in Vast Parameter Spaces

NeuroPareto एक नवीन ढांचा है जो विशाल पैरामीटर स्पेस में लागतसाध्य बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन समस्याओं को कुशलतापूर्वक नेविगेट करने के लिए रैंक-केंद्रित फ़िल्टरिंग, डीप गॉसियन प्रोसेस के माध्यम से अनिश्चितता विसंयोजन (uncertainty disentanglement), और एक इतिहास-सशर्त अधिग्रहण नेटवर्क को एकीकृत करता है, जो अभिसरण (convergence) और विविधता के मामले में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Rong Fu, Chunlei Meng, Youjin Wang, Haoyu Zhao, Jiaxuan Lu, Kun Liu, JiaBao Dou, Simon James Fong2026-03-05

💻 computer science

Stringology-Based Motif Discovery from EEG Signals: an ADHD Case Study

यह शोध पत्र ईईजी (EEG) संकेतों में आवर्ती टेम्पोरल पैटर्न की पहचान करने के लिए ऑर्डर-प्रिजर्विंग और कार्टेशियन ट्री मैचिंग का उपयोग करते हुए एक नवीन स्ट्रिंगोलॉजी-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रकट करता है कि नियंत्रण समूह (कंट्रोल्स) की तुलना में एडीएचडी (ADHD) वाले व्यक्तियों में छोटे, कम स्थिर और पदानुक्रमित रूप से सरल मोटिफ्स की उच्च आवृत्ति होती है, जिससे न्यूरोडेवलपमेंटल विकारों के लिए वस्तुनिष्ठ बायोमार्कर विकास हेतु एक नया मात्रात्मक दृष्टिकोण प्राप्त होता है।

Anat Dahan, Samah Ghazawi2026-03-05

🔢 mathematics

Empirical Evaluation of No Free Lunch Violations in Permutation-Based Optimization

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि 'नो फ्री लंच' प्रमेय समान नमूनाकरण (uniform sampling) के तहत लागू होता है, क्रमचय-आधारित अनुकूलन बेंचमार्क (permutation-based optimization benchmarks) के बीजगणितीय पुनर्गठन संरचित स्थानीय उल्लंघन (structured local violations) उत्पन्न करते हैं जो एल्गोरिदम रैंकिंग और प्रदर्शन पैटर्न को बदल देते हैं, जिससे समस्या-जागरूक एल्गोरिदम चयन आवश्यक हो जाता है।

Grzegorz Sroka2026-03-05

🤖 AI

Joint Hardware-Workload Co-Optimization for In-Memory Computing Accelerators

यह शोध पत्र एक विकासवादी एल्गोरिदम (evolutionary algorithm) का उपयोग करके एक संयुक्त हार्डवेयर-वर्कलोड सह-अनुकूलन ढांचा प्रस्तावित करता है, जो सामान्यीकृत इन-मेमोरी कंप्यूटिंग एक्सेलेरेटरों को डिजाइन करने के लिए है जो कई न्यूरल नेटवर्क वर्कलोड्स में ऊर्जा-विलंब-क्षेत्र उत्पाद (energy-delay-area product) को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हैं, जिससे एकल-वर्कलोड विशिष्ट डिजाइनों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Olga Krestinskaya, Mohammed E. Fouda, Ahmed Eltawil, Khaled N. Salama2026-03-05

💬 NLP

VietNormalizer: An Open-Source, Dependency-Free Python Library for Vietnamese Text Normalization in TTS and NLP Applications

यह शोध पत्र VietNormalizer को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, शून्य-निर्भरता (zero-dependency) वाला पायथन लाइब्रेरी है, जो विविध वियतनामी टेक्स्ट तत्वों—जैसे कि संख्या, दिनांक, मुद्रा और विदेशी शब्दों—को TTS और NLP अनुप्रयोगों के लिए उच्चारण योग्य रूपों में बदलने हेतु एक व्यापक, नियम-आधारित पाइपलाइन प्रदान करता है।

Hung Vu Nguyen, Loan Do, Thanh Ngoc Nguyen, Ushik Shrestha Khwakhali, Thanh Pham, Vinh Do, Charlotte Nguyen, Hien Nguyen2026-03-05

💻 computer science

Runtime Analysis of the Compact Genetic Algorithm on the LeadingOnes Benchmark

यह शोध पत्र LeadingOnes बेंचमार्क पर कॉम्पैक्ट जेनेटिक एल्गोरिदम (cGA) का पहला कठोर रनटाइम विश्लेषण प्रदान करता है, जो यह सिद्ध करता है कि पर्याप्त बड़े काल्पनिक जनसंख्या आकार के साथ, यह समस्या के आकार के सापेक्ष अर्ध-रैखिक समय में इष्टतम समाधान खोज लेता है, जिससे यह पॉलीलॉगैरिद्मिक कारकों तक कई रैंडमाइज्ड सर्च ह्यूरिस्टिक्स के विशिष्ट द्विघात प्रदर्शन से मेल खाता है।

Marcel Chwiałkowski, Benjamin Doerr, Martin S. Krejca2026-03-04

💻 computer science

Estimate Hitting Time by Hitting Probability for Elitist Evolutionary Algorithms

यह शोध पत्र एलिटिस्ट इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम के लिए लीनियर ड्रिफ्ट गुणांकों को स्वचालित रूप से गणना करने हेतु हिटिंग प्रोबेबिलिटीिटी पर आधारित एक नवीन ड्रिफ्ट विश्लेषण पद्धति प्रस्तावित करता है, जिससे हिटिंग टाइम बाउंड्स का अनुमान लगाना सरल हो जाता है और नैपसैक समस्या (knapsack problem) पर विभिन्न बाधा प्रबंधन तकनीकों के बीच प्रदर्शन तुलना सक्षम हो जाती है।

Jun He, Siang Yew Chong, Xin Yao2026-03-04

🤖 machine learning

From Heuristic Selection to Automated Algorithm Design: LLMs Benefit from Strong Priors

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि उच्च-गुणवत्ता वाले पूर्व बेंचमार्क एल्गोरिदम को सशक्त प्रायोर (priors) के रूप में एकीकृत करना, स्वचालित ब्लैक-बॉक्स अनुकूलन में बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के प्रदर्शन, दक्षता और सुदृढ़ता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जो मुख्य रूप से अनुकूली प्रॉम्प्ट डिजाइनों पर निर्भर मौजूदा विधियों से बेहतर है।

Qi Huang, Furong Ye, Ananta Shahane, Thomas Bäck, Niki van Stein2026-03-04

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