Neuste Artikel für Kostenfunktion

Eine neue Methode verbessert die Berechnungen in optimalen Steuerungsproblemen.

Ein innovativer Ansatz zur effizienten Feedbacksammlung im Reinforcement Learning für Sicherheit.

Eine Methode, um Kostenfunktionen abzuleiten, indem man die Aktionen von Experten in komplexen Umgebungen analysiert.

Dieser Artikel betrachtet Feedback-Control-Methoden für ein effizientes Management von Flüssigkeiten in Tanks.

Ein Blick auf Strategien zur Verwaltung grosser Gruppen von Agenten durch verstärkendes Lernen.

Ein Blick auf effiziente Methoden für den Ressourcenverkehr in verschiedenen Bereichen.

Expertenverhalten analysieren, um Robotik und Rehabilitation zu verbessern.

Roboter lernen Aufgaben, indem sie menschliche Aktionen anhand visueller Beispiele beobachten.

KnewImp verbessert die Genauigkeit bei der Schätzung fehlender Daten und vereinfacht die Trainingsprozesse.

Ein neuer Ansatz zielt darauf ab, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen und gleichzeitig die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern.

Die Forschung entwickelt sich im optimalen Transport weiter und konzentriert sich auf effiziente Massenbewegung und neue Algorithmen.

Optimale Transportmethoden erkunden, um die Lichtmanipulation in der Optik zu verbessern.

Lern die Prinzipien, Anwendungen und die Bedeutung von optimaler Steuerung in verschiedenen Bereichen kennen.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Effizienz von Quantenalgorithmen angesichts bestehender Herausforderungen zu verbessern.

In diesem Artikel geht's darum, wie man maschinelles Lernen einsetzt, um Physikprobleme mit Differentialgleichungen zu lösen.

Ein Blick auf optimalen Transport und seine Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert das Lernen aus Experten-Demonstrationen durch geschlossene Regelung.

Neue Entwicklungen zielen darauf ab, die Effizienz der Quantenstatusvorbereitung zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Quanten-Schaltungen mit Maschinenlernen und Tensor-Netzwerken.

Ein Blick auf Entscheidungswerkzeuge für unsichere Finanzsysteme.

Eine Methode zur Steuerung von Robotern durch modellbasiertes Reinforcement Learning.

Eine neue Bibliothek verbessert MPPI-Algorithmen für Robotikanwendungen.

Erkunde RKHS und seine Rolle bei der mathematischen Funktionsapproximation.

Ein Blick auf die Lösung von Optimierungsproblemen inmitten von Unsicherheit und Komplexität.

Ein Blick auf das Gleichgewicht zwischen Privatsphäre und Funktionalität in robotischen Systemen.

Untersuche, wie Geisterzustände dynamische Systeme und deren Verhalten beeinflussen.

Entdecke, wie optimaler Transport Logistik und Ingenieurdesign verändert.

Tango* verbessert die Syntheseplanung, indem es sich auf bestimmte Ausgangsmaterialien konzentriert.

Tauche ein in die Welt der Funktionen in Hilberträumen und ihre Anwendungen.

Entdecke, wie trigonometrische Kerne Variationsquantumalgorithmen in geräuschvollen Umgebungen verbessern.

Die Dynamik von aggregativen Spielen und Bilevel-Strukturen in wettbewerbsorientierten Umfeldern erkunden.

Entdecke den innovativen, schnellen Synthesizer, der die Programmsynthese mit ständiger Verzögerungseffizienz revolutioniert.

Ein neuer Ansatz verbessert die Parameteroptimierung in Quantenalgorithmen.