🤖 Category

cs.LG

11557 artigos

Measurement-Consistent Langevin Corrector for Stabilizing Latent Diffusion Inverse Problem Solvers

Este trabalho apresenta o Corretor de Langevin Consistente com Medição (MCLC), um módulo de estabilização teoricamente fundamentado que resolve a instabilidade de solucionadores de problemas inversos baseados em Modelos de Difusão Latente ao alinhar a dinâmica do solucionador com as dinâmicas reversas aprendidas, superando as limitações das abordagens anteriores que dependem de suposições de variedades lineares.

Lee Hyoseok, Sohwi Lim, Eunju Cha + 1 more2026-03-05🤖 cs.LG

Tracing 3D Anatomy in 2D Strokes: A Multi-Stage Projection Driven Approach to Cervical Spine Fracture Identification

Este estudo apresenta um pipeline automatizado de ponta a ponta para a identificação de fraturas na coluna cervical que utiliza projeções 2D otimizadas para reconstruir volumes 3D aproximados, alcançando desempenho diagnóstico comparável ao de radiologistas especialistas enquanto reduz a dimensionalidade das etapas intermediárias.

Fabi Nahian Madhurja, Rusab Sarmun, Muhammad E. H. Chowdhury + 3 more2026-03-05🤖 cs.AI

SpecBridge: Bridging Mass Spectrometry and Molecular Representations via Cross-Modal Alignment

O artigo apresenta o SpecBridge, um novo framework de alinhamento implícito que ajusta um codificador espectral pré-treinado para projetar espectros de massa diretamente no espaço latente de um modelo molecular congelado, alcançando ganhos significativos de precisão na identificação de pequenas moléculas com um número reduzido de parâmetros treináveis.

Yinkai Wang, Yan Zhou Chen, Xiaohui Chen + 2 more2026-03-05🤖 cs.LG

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

O artigo apresenta o NeuroPareto, uma arquitetura integrada que combina filtragem baseada em classificação, separação de incerteza e estratégias de aquisição condicionadas ao histórico para otimizar eficazmente problemas de muitos objetivos em espaços de parâmetros vastos e com restrições computacionais rigorosas, superando métodos existentes em proximidade ao Pareto e volume hipervolume.

Rong Fu, Chunlei Meng, Youjin Wang + 5 more2026-03-05🤖 cs.LG

HealthMamba: An Uncertainty-aware Spatiotemporal Graph State Space Model for Effective and Reliable Healthcare Facility Visit Prediction

O artigo apresenta o HealthMamba, um modelo de espaço de estados em grafos espaciotemporais consciente de incerteza que, ao integrar informações estáticas e dinâmicas heterogêneas e quantificar incertezas, supera os métodos existentes na previsão de visitas a instalações de saúde, oferecendo maior precisão e confiabilidade para a alocação de recursos e políticas públicas.

Dahai Yu, Lin Jiang, Rongchao Xu + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

Rewards as Labels: Revisiting RLVR from a Classification Perspective

O artigo propõe o framework REAL, que reformula o Aprendizado por Reforço com Recompensas Verificáveis (RLVR) como um problema de classificação ao tratar recompensas como rótulos categóricos em vez de pesos escalares, resolvendo problemas de atribuição de gradiente e superando consistentemente métodos como GRPO e DAPO em benchmarks de raciocínio matemático.

Zepeng Zhai, Meilin Chen, Jiaxuan Zhao + 3 more2026-03-05🤖 cs.LG

FastLSQ: A Framework for One-Shot PDE Solving

O artigo apresenta o FastLSQ, um framework de alto desempenho para resolver equações diferenciais parciais (EDPs) lineares e não lineares e problemas inversos em uma única chamada de mínimos quadrados ou iteração de Newton, utilizando características de Fourier aleatórias sinusoidais que permitem derivadas analíticas exatas e alcançam uma precisão e velocidade superiores às dos solucionadores PINN tradicionais.

Antonin Sulc2026-03-05🤖 cs.LG

First International StepUP Competition for Biometric Footstep Recognition: Methods, Results and Remaining Challenges

O artigo descreve a Primeira Competição Internacional StepUP de Reconhecimento Biométrico de Passos, que utilizou o novo conjunto de dados StepUP-P150 para avaliar modelos de aprendizado profundo entre 23 equipes, destacando que, embora a melhor solução tenha alcançado uma taxa de erro de 10,77%, a generalização para calçados desconhecidos permanece um desafio crítico.

Robyn Larracy, Eve MacDonald, Angkoon Phinyomark + 5 more2026-03-05🤖 cs.LG

It's TIME: Towards the Next Generation of Time Series Forecasting Benchmarks

O artigo apresenta o TIME, um novo benchmark de próxima geração para avaliação zero-shot de modelos fundamentais de séries temporais, que supera as limitações existentes através de 50 conjuntos de dados frescos, um pipeline rigoroso de construção com intervenção humana para garantir integridade e alinhamento com requisitos do mundo real, e uma perspectiva de avaliação baseada em padrões temporais intrínsecos.

Zhongzheng Qiao, Sheng Pan, Anni Wang + 7 more2026-03-05🤖 cs.LG