Buchumschlag

Beyond Uniform Sampling: Synergistic Active Learning and Input Denoising for Robust Neural Operators

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Roy, Samrendra, Chakraborty, Souvik, Alam, Syed Bahauddin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

SCNO: Spiking Compositional Neural Operator -- Towards a Neuromorphic Foundation Model for Nuclear PDE Solving
von: Roy, Samrendra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Gradient-Free Continual Learning in Spiking Neural Networks via Inter-Spike Interval Regularization
von: Roy, Samrendra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neuromorphic Continual Learning for Sequential Deployment of Nuclear Plant Monitoring Systems
von: Roy, Samrendra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sensing Without Colocation: Operator-Based Virtual Instrumentation for Domains Beyond Physical Reach
von: Yoo, Jay Phil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Vulnerabilities in Neural Operator Digital Twins: Gradient-Free Attacks on Nuclear Thermal-Hydraulic Surrogates
von: Roy, Samrendra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Distribution-Free Uncertainty-Aware Virtual Sensing via Conformalized Neural Operators
von: Kobayashi, Kazuma, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control
von: Lee, Yoon Pyo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Q-SINDy: Quantum-Kernel Sparse Identification of Nonlinear Dynamics with Provable Coefficient Debiasing
von: Roy, Samrendra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Proxies to Fields: Spatiotemporal Reconstruction of Global Radiation from Sparse Sensor Sequences
von: Kobayashi, Kazuma, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Virtual Sensing-Enabled Digital Twin Framework for Real-Time Monitoring of Nuclear Systems Leveraging Deep Neural Operators
von: Hossain, Raisa Bentay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Virtual Sensing to Enable Real-Time Monitoring of Inaccessible Locations \& Unmeasurable Parameters
von: Kobayashi, Kazuma, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TrustFed: Enabling Trustworthy Medical AI under Data Privacy Constraints
von: Kumar, Vagish, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Art of the Jailbreak: Formulating Jailbreak Attacks for LLM Security Beyond Binary Scoring
von: Hossain, Ismail, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neuroscience Inspired Graph Operators Towards Edge-Deployable Virtual Sensing for Irregular Geometries
von: Howes, William, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Neural Operator Driven Real Time Inference for Nuclear Systems to Enable Digital Twin Solutions
von: Kobayashi, Kazuma, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Toward Robust Signed Graph Learning through Joint Input-Target Denoising
von: Wu, Junran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Real-Time Sensing of Inaccessible Physical Fields via an Edge-Deployable Hardware-Portable Graph Neural Operator
von: Howes, William, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Active Learning Beyond Bandits
von: Ban, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Pooling: Matching for Robust Generalization under Data Heterogeneity
von: Roy, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When Spike Sparsity Does Not Translate to Deployed Cost: VS-WNO on Jetson Orin Nano
von: Yoo, Jason, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sample Efficient Active Algorithms for Offline Reinforcement Learning
von: Roy, Soumyadeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Semantic Intent Fragmentation: A Single-Shot Compositional Attack on Multi-Agent AI Pipelines
von: Ahad, Tanzim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When Safety Geometry Collapses: Fine-Tuning Vulnerabilities in Agentic Guard Models
von: Hossain, Ismail, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flow Sampling: Learning to Sample from Unnormalized Densities via Denoising Conditional Processes
von: Havens, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Uniform to Adaptive: General Skip-Block Mechanisms for Efficient PDE Neural Operators
von: Liu, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Dense States: Elevating Sparse Transcoders to Active Operators for Latent Reasoning
von: Wang, Yadong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Active Preference Optimization for Sample Efficient RLHF
von: Das, Nirjhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Denoise Biomedical Knowledge Graph for Robust Molecular Interaction Prediction
von: Ma, Tengfei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deep Muscle EMG construction using A Physics-Integrated Deep Learning approach
von: Kumar, Rajnish, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Critical Sampling for Robust Evolution Operator Learning of Unknown Dynamical Systems
von: Zhang, Ce, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SCALE: Self-regulated Clustered federAted LEarning in a Homogeneous Environment
von: Puppala, Sai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Uniform Scaling: Exploring Depth Heterogeneity in Neural Architectures
von: T, Akash Guna R., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Library for Learning Neural Operators
von: Kossaifi, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Sample-Efficient Offline Reinforcement Learning: Data Diversity, Posterior Sampling, and Beyond
von: Nguyen-Tang, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Uniform Credit Assignment: Selective Eligibility Traces for RLVR
von: Mou, Chaoli, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond Johnson-Lindenstrauss: Uniform Bounds for Sketched Bilinear Forms
von: Deb, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Smart Sampling: Self-Attention and Bootstrapping for Improved Ensembled Q-Learning
von: Khan, Muhammad Junaid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable, Interpretable & Trustworthy AI for Intelligent Digital Twin: Case Study on Remaining Useful Life
von: Kobayashi, Kazuma, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Parametric Neural Amp Modeling with Active Learning
von: Grötschla, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Querying Easily Flip-flopped Samples for Deep Active Learning
von: Cho, Seong Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)