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Joint Nuclear and ℓ1\ell_1 Regularization for Logistic Matrix Regression with Applications to Brain Imaging

यह शोध पत्र लॉजिस्टिक मैट्रिक्स रिग्रेशन के लिए न्यूक्लियर और ℓ1\ell_1 रेगुलराइजेशन को संयोजित करने वाले एक नए उत्तल अनुकूलन (convex optimization) ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि उच्च-आयामी गुणांक मैट्रिसेस में लो-रैंक और स्पार्स संरचनाओं को एक साथ लागू किया जा सके, जो एक कुशल ADMM एल्गोरिदम, सैद्धांतिक गारंटियों और अल्कोहल उपयोग विकारों से जुड़े मस्तिष्क कनेक्टिविटी पैटर्न की पहचान करने में सफल अनुप्रयोग द्वारा समर्थित है।

Damian Brzyski, Aaron Cohen, Zijian Wang, Mario Dzemidzic, David A. Kareken, Jaroslaw Harezlak2026-06-15
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Beyond the Training Distribution: Evaluating Predictions Under Distribution Shift and Selection Bias

यह शोध पत्र कोवेरिएट शिफ्ट (covariate shift) और चयनात्मक लेबलिंग (selective labeling) की संयुक्त चुनौतियों के तहत ब्लैक-बॉक्स प्रेडिक्शन मॉडल्स के लक्षित जोखिम (target risk) का सटीक अनुमान लगाने के लिए इन्फ्लुएंस फंक्शन्स (influence functions) पर आधारित एक डबल मशीन लर्निंग प्रक्रिया प्रस्तावित करता है, जो इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड प्रयोगों में मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Annie Ulichney, Amanda Coston2026-06-15
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Cluster LOCO: Feature Importance For Interpreting Clusters

यह शोध पत्र क्लस्टर LOCO (Cluster LOCO) को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) ढांचा है जो विशिष्ट विशेषताओं को हटाने से क्लस्टर लेबल की सामान्यीकरण क्षमता कितनी कम होती है, इसे मापकर क्लस्टरिंग में विशेषता के महत्व को मापता है, जो जटिल डेटासेट की व्याख्या करने के लिए एक विश्वसनीय और एल्गोरिदम-स्वतंत्र समाधान प्रदान करता है।

Claire M. He, Genevera I. Allen2026-06-15
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Joint Count Transformation Models with Covariate-dependent Correlations

यह शोध पत्र जॉइंट काउंट ट्रांसफॉर्मेशन मॉडल्स (joint count transformation models) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो वितरण-मुक्त मार्जिनल काउंट ट्रांसफॉर्मेशन्स (distribution-free marginal count transformations) को कोवेरिएट-डिपेंडेंट लेटेंट गॉसियन कोपुलास (covariate-dependent latent Gaussian copulas) के साथ जोड़ता है ताकि प्रजाति-विशिष्ट प्रचुरता पैटर्न और गतिशील अंतर-प्रजाति सहसंबंधों का कुशलतापूर्वक अनुमान लगाया जा सके, जो संयुक्त प्रजाति वितरण डेटा के विश्लेषण के लिए मौजूदा पैरामीट्रिक विधियों के एक गणनात्मक रूप से व्यवहार्य और सटीक विकल्प के रूप में कार्य करता है।

Lukas Graz, Luisa Barbanti, Roland Brandl, Torsten Hothorn2026-06-12
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On Pitfalls of RemOve-And-Retrain\textit{RemOve-And-Retrain}: Data Processing Inequality Perspective

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि रिमूव-एंड-रिट्रेन (ROAR) बेंचमार्क की वैधता इसलिए समझौतापूर्ण है क्योंकि पोस्ट-प्रोसेसिंग एट्रिब्यूशन मैप्स बिना कोई जानकारी जोड़े कृत्रिम रूप से स्कोर में सुधार कर सकते हैं, जो स्थानिक रूप से धुंधले मास्क (spatially blurry masks) के प्रति एक व्यवस्थित पूर्वाग्रह को प्रकट करता है जो फीचर एट्रिब्यूशन विधियों का सटीक मूल्यांकन करने की इसकी क्षमता को कमजोर करता है।

Junhwa Song, Keumgang Cha, Junghoon Seo2026-06-12
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On Nonparanormal Likelihoods

यह शोध पत्र चार नवीन नॉनपैरानॉर्मल लॉग-लाइक्लीहुड फलनों और एक साथ पैरामीटर अनुमान के लिए एक कम्प्यूटेशनल ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो पारंपरिक दो-चरणीय विधियों की तुलना में ट्रांसफॉर्मेशन डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस और पॉलीकोरिक कोरिलेशन जैसे अनुप्रयोगों में दक्षता और व्याख्यात्मकता में सुधार करने के लिए अनुकूलन समस्या की नॉन-कॉन्वेक्सिटी को संबोधित करता है।

Torsten Hothorn2026-06-12
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Unbiased mixed variables distance

यह शोध पत्र विभिन्न प्रकार के चरों और पैमानों के कारण मौजूदा मिश्रित चर दूरी मापों (mixed variable distance measures) में होने वाले पूर्वाग्रह को संबोधित करता है, जिसके लिए ऐसे प्रासंगिक अवधारणाओं को परिभाषित किया गया है जो इस पूर्वाग्रह को मापने में सक्षम हैं और निष्पक्ष दूरियों के निर्माण के लिए एक सामान्य सूत्र प्रस्तावित किया गया है जहाँ व्यक्तिगत चर का योगदान माप के प्रकारों या इकाइयों से स्वतंत्र होता है।

Michel van de Velden, Alfonso Iodice D'Enza, Angelos Markos, Carlo Cavicchia2026-06-12
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Quasi-Bayes empirical Bayes: a sequential approach to the Poisson compound decision problem

यह शोधपत्र स्ट्रीमिंग सेटिंग्स में पॉइसन कंपाउंड निर्णय समस्या के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल, अनुक्रमिक क्वासी-बेयस एम्पिरिकल बेयस विधि प्रस्तुत करता है, जो प्रति-अवलोकन निरंतर लागत के साथ निरंतरता और अनंतस्पर्शी इष्टतमता प्राप्त करता है।

Stefano Favaro, Sandra Fortini2026-06-12
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Cox Regression on the Plane

यह शोध पत्र लेहमैन-प्रकार के निरूपणों (Lehmann-type representations) पर आधारित द्विचर उत्तरजीविता डेटा (bivariate survival data) के लिए कॉक्स समानुपाती जोखिम मॉडल (Cox proportional hazards model) के दो नवीन, पूर्णतः अर्ध-प्राचलीय विस्तार (fully semiparametric extensions) प्रस्तावित करता है, जो किसी कोपुला (copula) या फ्रेलिटी वितरण (frailty distribution) को निर्दिष्ट किए बिना मार्जिनल उत्तरजीविता और निर्भरता पर सहचर प्रभावों (covariate effects) के मूल्यांकन की अनुमति देते हैं, साथ ही सिमुलेशन और एक वास्तविक अनुप्रयोग के माध्यम से प्रमाणित सुसंगत अनुमानक (consistent estimators) प्रदान करते हैं।

Yael Travis-Lumer, Micha Mandel, Ido Didi Fabian, Rebecca A. Betensky, Malka Gorfine2026-06-12
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Sequential Bayesian parameter-state estimation in dynamical systems with noisy and incomplete observations via a variational framework

यह शोध पत्र एक अनुक्रमिक वेरिएशनल इन्फरेंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो शोर युक्त, अपूर्ण अवलोकनों वाले गतिशील प्रणालियों में अवस्थाओं और मापदंडों के संयुक्त पश्च वितरण (joint posterior) का कुशलतापूर्वक सन्निकटन करता है, जो वितरण को एक मापदंड पश्च और एक सशर्त अवस्था वितरण में विभाजित करके किया जाता है, जिससे उच्च-आयामी और अराजक सेटिंग्स में जॉइंट एनसेंबल कलमन फिल्टर से बेहतर, मजबूत, अनिश्चितता-मापित ऑनलाइन अनुमान सक्षम होता है।

Liliang Wang, Alex Gorodetsky2026-06-12