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cs.NE

660 पेपर

🤖 AI

RMAAT: Astrocyte-Inspired Memory Compression and Replay for Efficient Long-Context Transformers

यह शोध पत्र RMAAT को प्रस्तुत करता है, जो एस्ट्रोसाइट डायनेमिक्स (astrocyte dynamics) से प्रेरित एक कुशल लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर है, जो मानक सेल्फ-अटेंशन तंत्र की क्वाड्रेटिक कॉम्प्लेक्सिटी (quadratic complexity) को दूर करने के लिए रिकरेंट मेमोरी टोकन, सिम्युलेटेड लॉन्ग-टर्म प्लास्टिसिटी (simulated long-term plasticity) के माध्यम से एडेप्टिव कंप्रेशन, और शॉर्ट-टर्म प्लास्टिसिटी (short-term plasticity) पर आधारित लीनियर-कॉम्प्लेक्सिटी अटेंशन का उपयोग करता है।

Md Zesun Ahmed Mia, Malyaban Bal, Abhronil Sengupta2026-03-03
💻 computer science

MindPilot: Closed-loop Visual Stimulation Optimization for Brain Modulation with EEG-guided Diffusion

माइंडपायलट (MindPilot) एक अग्रणी क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क है जो प्राकृतिक छवि निर्माण को एक सूडो-मॉडल मार्गदर्शन तंत्र के माध्यम से पुनरावृत्ति रूप से अनुकूलित करने के लिए गैर-आक्रामक ईईजी (EEG) संकेतों का उपयोग करता है, जो मानसिक मिलान और भावना विनियमन जैसे कार्यों के लिए प्रभावी द्वि-दिश मस्तिष्क मॉड्यूलेशन को सक्षम बनाता है।

Dongyang Li, Kunpeng Xie, Mingyang Wu, Yiwei Kong, Jiahua Tang, Haoyang Qin, Chen Wei, Quanying Liu2026-03-03
🤖 AI

Pulse-Driven Neural Architecture: Learnable Oscillatory Dynamics for Robust Continuous-Time Sequence Processing

यह शोध पत्र PDNA को प्रस्तुत करता है, जो एक निरंतर-समय (continuous-time) न्यूरल आर्किटेक्चर है जो सीखने योग्य दोलनी गतिकी (oscillatory dynamics) और सेल्फ-अटेंशन को शामिल करके इनपुट व्यवधानों के प्रति मजबूती को बढ़ाता है, और अनुक्रमिक MNIST कार्यों पर बेसलाइनों की तुलना में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करता है।

Paras Sharma2026-03-03
🤖 machine learning

PARWiS: Winner determination under shoestring budgets using active pairwise comparisons

यह अध्ययन सक्रिय युग्मवार तुलनाओं (active pairwise comparisons) के माध्यम से सीमित बजट के तहत विजेताओं को निर्धारित करने के लिए PARWiS एल्गोरिदम और इसके प्रासंगिक एवं सुदृढीकरण शिक्षण-आधारित (contextual and reinforcement learning-based) वेरिएंट्स का मूल्यांकन करता है, जो सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर बेसलाइन की तुलना में उनके बेहतर प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है, विशेष रूप से तब जब शीर्ष दो वस्तुओं के बीच का अंतर महत्वपूर्ण हो।

Shailendra Bhandari2026-03-03
💻 computer science

Deep Surrogate Assisted MAP-Elites for Automated Hearthstone Deckbuilding

यह शोध पत्र एक डीप सरोगेट असिस्टेड MAP-Elites फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो विविध, उच्च-गुणवत्ता वाली रणनीतियों की खोज और सटीक परिणाम भविष्यवाणी के बीच संतुलन बनाकर स्वचालित हर्थस्टोन डेकबिल्डिंग की नमूना दक्षता (सैंपल एफिशिएंसी) और प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए एक ऑनलाइन-प्रशिक्षित डीप लर्निंग मॉडल को एकीकृत करता है।

Yulun Zhang, Matthew C. Fontaine, Amy K. Hoover, Stefanos Nikolaidis2026-03-02
💻 computer science

Increasing Computation Resolves Conflicts in Vision Language Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विजन लैंग्वेज मॉडल्स (Vision Language Models) मानव जैसी संज्ञानात्मक नियंत्रण और संघर्ष समाधान क्षमताओं का प्रदर्शन करते हैं जो मॉडल के आकार के साथ बढ़ती हैं, जहाँ बड़े मॉडल प्रतिस्पर्धी सूचना स्रोतों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करते हैं जबकि छोटे मॉडल संघर्ष करते हैं, जो यह सुझाव देता है कि न्यूरल नेटवर्क के स्केलिंग के माध्यम से अनुकूलन योग्य लचीलापन स्वाभाविक रूप से उभरता है।

Bingyang Wang, Yijiang Li, Yitong Qiao, Maijunxian Wang, Tianwei Zhao, Yucheng Sun, Binyue Deng, Hokin Deng, Nuno Vascon (…)2026-03-02
🤖 machine learning

On De-Individuated Neurons: Continuous Symmetries Enable Dynamic Topologies

यह शोध पत्र आइसोट्रोपिक सक्रियण फलनों (isotropic activation functions) का उपयोग करने वाली एक कार्यप्रणाली प्रस्तुत करता है जो परतों को विकर्ण बनाने (diagonalize) के लिए आधार स्वतंत्रता (basis independence) का लाभ उठाकर वास्तविक समय में न्यूरोजेनेसिस और न्यूरोडीजेनरेशन के माध्यम से गतिशील नेटवर्क आर्किटेक्चर को सक्षम बनाती है, जिससे कम्प्यूटेशनल कार्यक्षमता को बदले बिना न्यूरॉन्स को हटाने या जोड़ने की अनुमति मिलती है और साथ ही व्याख्यात्मकता और विरलता (sparsity) को बढ़ाया जाता है।

George Bird2026-03-02
🤖 AI

On the Complexity of Neural Computation in Superposition

यह शोध पत्र सुपरपोजिशन में गणना करने की जटिलता पर पहले सैद्धांतिक निम्नतम और उच्चतम सीमाएं स्थापित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करना अत्यधिक कुशल हो सकता है, उन्हें स्पष्ट रूप से संगणना करने के लिए काफी अधिक न्यूरॉन्स और मापदंडों की आवश्यकता होती है, जिससे मॉडल स्पारसिफिकेशन (sparsification) पर मौलिक सीमाओं को परिभाषित किया गया है और पैरामीटर गणना को कम्प्यूटेशनल क्षमता के एक विश्वसनीय अनुमानक के रूप में मान्य किया गया है।

Micah Adler, Nir Shavit2026-02-27
🤖 machine learning

Code World Models for Parameter Control in Evolutionary Algorithms

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कोड वर्ल्ड मॉडल्स (Code World Models), जहाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स उप-इष्टतम ऑप्टिमाइज़र ट्रैजेक्टरीज से पायथन सिम्युलेटर्स को संश्लेषित करते हैं, चुनौतीपूर्ण कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं पर मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में निकट-इष्टतम या श्रेष्ठ प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम मापदंडों को प्रभावी ढंग से सीख और नियंत्रित कर सकते हैं।

Camilo Chacón Sartori, Guillem Rodríguez Corominas2026-02-27
💻 computer science

Training Deep Normalization-Free Spiking Neural Networks with Lateral Inhibition

यह शोध पत्र गहरे स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के लिए एक नॉर्मलाइजेशन-मुक्त शिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो जैविक रूप से प्रेरित पार्श्व निषेध (लेटरल इनहिबिशन) को विशिष्ट उत्तेजक और निरोधात्मक आबादी के माध्यम से शामिल करता है, जिसे जैविक यथार्थवाद बनाए रखते हुए प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए नवीन इनिशियलाइज़ेशन और प्रसार तकनीकों द्वारा स्थिर किया गया है।

Peiyu Liu, Jianhao Ding, Zhaofei Yu2026-02-26