Sebastian Peitz

Neue Methoden verbessern die Dateneffizienz und Fehlergrenzen in EDMD.

Ein Leitfaden zu Multi-Objektiv-Optimierungstechniken im maschinellen Lernen und Deep Learning.

Forscher verbessern die Vorhersagen für chaotische Systeme mit Gruppenfaltungen.

Entdecke, wie multi-objektives Deep Learning komplexe Herausforderungen in verschiedenen Bereichen angeht.

Entdecke, wie KI die Landschaft des Ingenieurdesigns verändert.

Erfahre, wie Surrogat-Modellierung die Optimierung von Mehrkörpersystemen beschleunigt.