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यह शोध पत्र CSS ढांचे का उपयोग करके फोल्डेड क्वांटम हर्मिटियन कोड्स का निर्माण करता है और यह सिद्ध करता है कि वे क्वांटम सिनग्लेटन बाउंड तक लिस्ट-डिकोडेबल हैं, जो फोल्डेड क्वांटम रीड-सॉल्मन कोड्स के तुलनीय प्रदर्शन प्रदान करते हैं लेकिन छोटे अल्फाबेट्स पर समान लंबाई प्राप्त करने की अपनी क्षमता के कारण अधिक कुशल कार्यान्वयन की पेशकश करते हैं।
यह शोध पत्र प्रॉक्सिमल ऑपरेटर निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए एक अनुकूली स्मूथिंग रणनीति के साथ लॉग-सम रेगुलराइजेशन का उपयोग करते हुए एक स्थिर स्पार्स सिग्नल रिकवरी फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो AMP के लिए स्टेट इवोल्यूशन भविष्यवाणियों को व्युत्पन्न करता है और कम-घनत्व या उच्च-मापन-दर वाले परिदृश्यों में रेगुलराइजेशन पर इसकी श्रेष्ठता को प्रदर्शित करने के लिए ADMM प्रयोगों के विरुद्ध इनका सत्यापन करता है।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि जहाँ मिश्रित-गुणवत्ता वाले डेटा के साथ स्पार्स रिकवरी (sparse recovery) के लिए सूचना-सैद्धांतिक नमूना जटिलता (information-theoretic sample complexity), उच्च और निम्न-विचरण मापों के बीच एक परिवर्तनशील "क्वालिटी की कीमत" (Price of Quality) ट्रेड-ऑफ पर निर्भर करती है, वहीं एग्नोस्टिक सेटिंग में LASSO का उपयोग करने वाली एल्गोरिद्मिक रिकवरी थ्रेशोल्ड मजबूत बनी रहती है और केवल औसत शोर स्तर (average noise level) पर निर्भर करती है।
यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि फिक्स्ड-प्रिसिजन (fixed-precision) व्यवस्थाओं में, एक बाइनरी स्ट्रिंग आउटपुट देने वाले न्यूरल नेटवर्क का न्यूनतम वेट नॉर्म (weight norm), लॉगरिदमिक कारकों तक स्ट्रिंग की कोलमोगोरोव जटिलता (Kolmogorov complexity) के समकक्ष होता है, जिससे यह प्रदर्शित होता है कि वेट डिके (weight decay) स्पष्ट रूप से कंप्यूट करने योग्य फलनों (computable functions) पर सोलोमोनॉफ के यूनिवर्सल प्रायर (Solomonoff's universal prior) को लागू करता है।
यह शोध पत्र एक्सपैंडर ग्राफ और विशिष्ट हाइपरग्राफ का उपयोग करके प्रोजेक्टिव स्पेस और एफाइन स्पेस में इष्टतम स्ट्रॉन्ग -ब्लॉकिंग सेट्स के साथ-साथ इष्टतम -मिनिमल कोड्स का एक स्पष्ट निर्माण प्रस्तुत करता है, ताकि के आकार प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र अज्ञात इरेज़र प्रोबेबिलिटी और विरल अनुभवजन्य फीडबैक वाले बाइनरी इरेज़र चैनल्स पर विश्वसनीय डेटा ट्रांसमिशन के लिए दो लर्निंग रणनीतियों का प्रस्ताव करता है, जो चैनल अनुमान और सूचना ट्रांसमिशन के बीच के संतुलन को प्रभावी ढंग से बनाए रखते हुए और रिग्रेट बाउंड्स प्राप्त करते हैं।
यह शोध पत्र एक एकीकृत, सैद्धांतिक रूप से आधारित ढांचा प्रस्तावित करता है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में सिद्धांत-आधारित लेयर स्किपिंग को सक्षम करने के लिए प्रयोगात्मक रूप से सत्यापन योग्य रेडंडेंसी स्थितियों को परिभाषित करता है, जिससे प्रदर्शन से समझौता किए बिना अनुमान दक्षता में सुधार होता है।
यह शोधपत्र स्पेक्ट्रल-अलाइन्ड प्रूनिंग (SAP) को प्रस्तुत करता है, जो यूनिवर्सल एरर-करेक्टिंग कोड ट्रांसफॉर्मर्स के लिए एक स्ट्रक्चर्ड प्रूनिंग फ्रेमवर्क है, जो कोड ग्राफ के स्पेक्ट्रल गुणों का लाभ उठाकर क्रॉस-कोड मास्क पुन: उपयोग और पैरामीटर-कुशल अनुकूलन को सक्षम बनाता है, जिससे विविध कोड परिवारों में प्रतिस्पर्धी डिकोडिंग प्रदर्शन बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल लागतों को काफी कम किया जा सकता है।
RateQuant रेट-डिस्टॉर्शन थ्योरी का लाभ उठाकर, प्रति-क्वांटाइज़र डिस्टॉर्शन मॉडल को फिट करने और क्लोज्ड-फॉर्म रिवर्स वॉटरफिलिंग के माध्यम से इष्टतम बिट आवंटन के लिए समाधान निकालकर, नैव (naive) मिक्स्ड-प्रिसिजन KV कैश क्वांटाइजेशन की कमियों को दूर करता है, जिससे न्यूनतम कैलिब्रेशन ओवरहेड के साथ महत्वपूर्ण परप्लेक्सिटी (perplexity) में कमी आती है।
यह शोध पत्र पूल्ड सीक्वेंस रिप्रजेंटेशन (pooled sequence representations) के सटीक स्पेक्ट्रल कैरेक्टराइजेशन (spectral characterizations) को व्युत्पन्न करने के लिए उच्च-आयामी सीमा (high-dimensional limit) में रैंडम मैट्रिक्स थ्योरी का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि अटेंशन वेट्स (attention weights) और पोजीशनल कोरिलेशन (positional correlations) कैसे दो-चरणीय सिग्नल रिकवरी ट्रांजिशन (two-phase signal recovery transitions) को संचालित करते हैं और पोजीशनल कोरिलेशन मैट्रिक्स के टॉप आइजनवेक्टर (top eigenvector) के रूप में इष्टतम अटेंशन रणनीति की पहचान करता है।