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5647 편의 논문

Temporal-Conditioned Normalizing Flows for Multivariate Time Series Anomaly Detection

이 논문은 이전 관측치에 기반한 조건부 정규화 흐름 (tcNF) 을 제안하여 시계열 데이터의 복잡한 시간적 의존성과 불확실성을 정밀하게 모델링함으로써 기존 방법보다 우수한 정확도와 강건성을 갖춘 다변량 시계열 이상 탐지 프레임워크를 제시합니다.

David Baumgartner, Helge Langseth, Kenth Engø-Monsen, Heri Ramampiaro2026-03-11🤖 cs.AI

TrainDeeploy: Hardware-Accelerated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Small Transformer Models at the Extreme Edge

이 논문은 CNN 과 트랜스포머 모델을 모두 지원하며 LoRA 와 같은 파라미터 효율적 미세 조정 전략을 통해 메모리 및 연산 제약이 심한 극단적 엣지 장치에서도 온디바이스 학습을 가능하게 하는 하드웨어 가속 프레임워크 'TrainDeeploy'를 제안합니다.

Run Wang, Victor J. B. Jung, Philip Wiese, Francesco Conti, Alessio Burrello, Luca Benini2026-03-11🤖 cs.LG

You Didn't Have to Say It like That: Subliminal Learning from Faithful Paraphrases

이 논문은 언어 모델이 의미적 무관성이나 명시적 반대 내용에도 불구하고, 교차 모델이 생성한 충실한 의역 데이터를 통해 특정 동물에 대한 선호도 같은 행동 특성을 은밀하게 학습할 수 있음을 보여주어, 콘텐츠 기반 검사만으로는 이러한 전파를 탐지하거나 차단하기 어렵다는 위험을 제기합니다.

Isaia Gisler (ETH Zürich), Zhonghao He (University of Cambridge), Tianyi Qiu (Peking University)2026-03-11🤖 cs.LG

Efficiently Aligning Draft Models via Parameter- and Data-Efficient Adaptation

이 논문은 타겟 모델의 미세 조정으로 인한 성능 저하를 해결하기 위해 공유 및 비공유 구성 요소를 분리하고, 미세 조정된 타겟 모델을 활용한 데이터 재생성 및 고가치 데이터 선별을 통해 파라미터와 데이터 효율성을 극대화하는 '효율적인 초안 적응 (EDA)' 프레임워크를 제안합니다.

Luxi Lin, Zhihang Lin, Zhanpeng Zeng, Yuhao Chen, Qingyu Zhang, Jixiang Luo, Xuelong Li, Rongrong Ji2026-03-11🤖 cs.AI

What Do We Care About in Bandits with Noncompliance? BRACE: Bandits with Recommendations, Abstention, and Certified Effects

이 논문은 비준수 (noncompliance) 가 있는 밴딧 문제에서 추천과 실제 치료 간 불일치를 해결하기 위해 BRACE 알고리즘을 제안하며, 이는 다양한 학습 목표 (추천 복지 대 치료 학습) 를 동시에 고려하고 약한 식별성 하에서도 안전하고 유효한 불확실성 추정을 가능하게 합니다.

Nicolás Della Penna2026-03-11🤖 cs.LG

Learning Bayesian and Markov Networks with an Unreliable Oracle

이 논문은 신뢰할 수 없는 조건부 독립 오라클 하에서 마르코프 네트워크는 특정 조건 하에 구조를 식별할 수 있음을 보이지만, 베이지안 네트워크는 오라클의 오류가 하나만 있어도 구조를 항상 식별할 수 없음을 증명하고, 식별 가능한 경우에 대한 구조 학습 알고리즘을 제시합니다.

Juha Harviainen, Pekka Parviainen, Vidya Sagar Sharma2026-03-11🤖 cs.LG

SCDP: Learning Humanoid Locomotion from Partial Observations via Mixed-Observation Distillation

이 논문은 부분 관측 데이터만으로 인간형 로봇의 보행 제어를 가능하게 하기 위해, 센서 입력을 기반으로privileged 상태 정보를 추론하도록 훈련된 센서 조건부 확산 정책 (SCDP) 을 제안하고, 시뮬레이션 및 실제 G1 로봇에서의 성공적인 배포를 입증합니다.

Milo Carroll, Tianhu Peng, Lingfan Bao, Chengxu Zhou, Zhibin Li2026-03-11🤖 cs.LG

Routing without Forgetting

이 논문은 온라인 연속 학습 환경에서 반복적인 최적화 없이 단일 단계의 연관성 기반 검색을 통해 동적 프롬프트를 생성함으로써 기존 프롬프트 기반 방법보다 뛰어난 성능을 보이는 '잊지 않는 라우팅 (Routing without Forgetting)'이라는 새로운 트랜스포머 아키텍처를 제안합니다.

Alessio Masano, Giovanni Bellitto, Dipam Goswani, Joost Van de Weijer, Concetto Spampinato2026-03-11🤖 cs.AI

Nonparametric Variational Differential Privacy via Embedding Parameter Clipping

이 논문은 비모수 변형 정보 병목 (NVIB) 기반 모델의 학습 중 잠재 표현의 불안정성을 해결하기 위해 레니 발산 상한 최소화를 수학적으로 유도한 파라미터 클리핑 전략을 제안함으로써, 더 강력한 프라이버시 보장과 향상된 유틸리티를 동시에 달성하는 프라이버시 보호 언어 모델 구축 방법을 제시합니다.

Dina El Zein, Shashi Kumar, James Henderson2026-03-11🤖 cs.LG

Memorization capacity of deep ReLU neural networks characterized by width and depth

이 논문은 ReLU 활성화 함수를 가진 심층 신경망이 NN개의 데이터를 기억하기 위해 필요한 최소 네트워크 크기를 분석하여, 폭 (WW) 과 깊이 (LL) 가 W2L2=O(Nlog⁡(δ−1))W^2L^2 = \mathcal{O}(N\log(\delta^{-1}))를 만족할 때 임의의 데이터를 기억할 수 있음을 증명하고 이 관계가 최적임을 보임으로써 폭과 깊이 간의 트레이드오프를 명확히 규명했습니다.

Xin Yang, Yunfei Yang2026-03-11🤖 cs.LG

MM-algorithms for traditional and convex NMF with Tweedie and Negative Binomial cost functions and empirical evaluation

이 논문은 과분산 및 복잡한 평균 - 분산 관계를 가진 데이터를 위해 트위디와 음이항 분포를 기반으로 한 전통적 및 볼록 NMF 를 위한 통합 MM 알고리즘 프레임워크를 개발하고, R 패키지 `nmfgenr` 을 통해 구현하여 다양한 실증 데이터를 통해 그 유효성을 입증합니다.

Elisabeth Sommer James, Asger Hobolth, Marta Pelizzola2026-03-11🤖 cs.LG

Multi-DNN Inference of Sparse Models on Edge SoCs

이 논문은 재학습 없이 희소 모델의 서브그래프를 재조합하는 '모델 스티칭' 기법과 이를 에지 SoC 에 배포한 SparseLoom 시스템을 제안하여, 기존 멀티 DNN 추론 시스템 대비 SLO 위반률을 최대 74% 감소시키고 처리량을 2.31 배 향상시키며 메모리 오버헤드를 평균 28% 절감하는 것을 실험적으로 입증했습니다.

Jiawei Luo, Di Wu, Simon Dobson, Blesson Varghese2026-03-11🤖 cs.LG