Mathematik - Optimierung und Kontrolle

FedDec verbessert das föderierte Lernen, indem es direkte Gerätekommunikation für besseres Modelltraining ermöglicht.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Optimierung bei maschinellen Lernaufgaben.

Diese Studie nutzt Deep Learning, um nicht-triviale Nullstellen von Fokker-Planck-Operatoren zu finden.

In diesem Artikel wird untersucht, was Spiele spannend macht durch Zufälligkeit und unerwartete Wendungen.

Ein Blick auf Methoden zur Verbesserung von Quanten Systems Simulationen mit Hamiltons.

Die Rolle von Controllern bei der Gewährleistung von Sicherheit in verschiedenen Systemen untersuchen.

Neue Techniken verbessern den Datenaustausch in maschinellem Lernen und Statistik.

Die Erforschung von Nesterovs Momentum beim effektiven Training von tiefen neuronalen Netzen.

Die Analyse der Auswirkungen erneuerbarer Energien und synthetischer Modelle auf den Elektrizitätssektor Australiens.

Eine neue Methode verbessert die Stabilität und Nachverfolgung von Drohnen in wechselnden Umgebungen.

Eine neuartige Methode, um knifflige Matheprobleme effektiv zu lösen.

Optimierung durch hyperbolische Polynome und ihre Anwendungen erkunden.

Ein Blick auf das Management von Mikrobevölkerungen in kontrollierten Umgebungen.

Verbesserungen im Kaczmarz-Algorithmus steigern seine Effizienz und Geschwindigkeit.

Lern, wie Batch-Normalisierung die Trainingsgeschwindigkeit und Modellleistung verbessert.

Ein Blick darauf, wie SGD Funktionen effizient minimiert, indem es zufällige Stichproben verwendet.

Erkunde Strategien in Zwei-Spieler-Spielen mit gemeinsamen Ressourcen und unterschiedlichen Informationen.

Erforsche die Interaktionen von Spielern in unsicheren Umgebungen durch Mean-Field-Spiele.

Ein Blick auf score-basierte Filterung für die Schätzung komplexer Systemzustände.

Eine Methode, die kinetikbasierte Optimierung und genetische Algorithmen kombiniert, verbessert die Lösung komplexer Probleme.

Entdecke, wie randomisierte Preisgestaltung die Einnahmen verbessern und Unsicherheiten in der Nachfrage angehen kann.

Ein neuer Ansatz zur Reduzierung von Radarinterferenzen in Automobilsystemen.

Ein neuer Ansatz, um optimistische Verzerrungen bei datengestützten Entscheidungen anzugehen.

Neue Methoden verbessern die Berechnung von invarianten Teilräumen in der numerischen linearen Algebra.

Dieses Verfahren hilft dabei, hochdimensionale Datenmuster effektiv zu interpretieren.

Ein Blick darauf, wie Punkte auf Kurven Energie und Form maximieren können.

Ein klarer Blick auf die Hadamard-Ungleichung und ihre Auswirkungen auf Funktionen.

Ein neuer Ansatz, um die Effizienz von Föderiertem Lernen und die Modellleistung zu verbessern.

Neue Algorithmen verbessern die Online-Dynamik der submodularen Optimierung für ein effizientes Management von Energiesystemen.

Untersuchen, wie öffentliche Daten die datenschutzfreundlichen Machine-Learning-Modelle verbessern können.

Elektrolyseure können die Gewinne steigern, indem sie flexible Energiedienstleistungen anbieten und gleichzeitig Wasserstoff produzieren.

Neue Modelle verbessern die Planung der Wasserstoffproduktion in hybriden Kraftwerken.

Dieser Artikel untersucht Strategien für optimale Entscheidungen in begrenzten Umgebungen.

Lern, wie Laguerre-Funktionen helfen, Zeitverzögerungen in verschiedenen Systemen zu analysieren.

Dieses Verfahren vereinfacht nichtconvexe Optimierungsprobleme mit linearen Einschränkungen effektiv.

Lerne, wie man Deep-Learning-Modelle optimiert und wofür man sie praktisch einsetzen kann.

Forschung zeigt, wie man Wellen-Gleichungen mit direkter Fourier-Filterung stabilisieren kann.

Erfahre, wie dynamisches Net-Metering Energiegemeinschaften hilft, Kosten zu sparen.

Mikrogrids bieten Backup-Strom und sorgen für Stabilität durch smartes Bieten und Koordination.

Ein Blick darauf, wie die SOS-Technik komplexe Optimierungsaufgaben vereinfacht.