Mathematik - Optimierung und Kontrolle

Erforsche, wie Adam das Training von Deep-Learning-Modellen verbessert und die Gradientenabstiegsmethode übertrifft.

Erforschen, wie Symmetrien in Verlustfunktionen die SGD-Dynamik beim Deep Learning beeinflussen.

Die Krebsbehandlung verbessern durch massgeschneiderte Patientenüberwachung und Entscheidungsfindungsmodelle.

Dieser Artikel untersucht die Darstellungen des Grassmannian und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert die Bildrekonstruktion von Schwarzen Löchern und polarimetrischen Daten.

Lern Methoden für effektive Lösungen in konvexer nichtglatter Optimierung.

Diese Studie verbessert die Wartungsplanung mit Deep Reinforcement Learning für Industriemaschinen.

Neue Methoden erkunden, um die Model Predictive Control mit Deep-Learning-Techniken zu verbessern.

Erforschen, wie Gruppenzentralitätsmetriken die Netzwerkanalyse und das Verständnis neu gestalten.

Eine Studie über effiziente Erreichbarkeitsmethoden für autonome Systeme.

Eine Methode, um Belohnungen bei der Aufgabenbearbeitung zu maximieren und gleichzeitig die Kosten effektiv zu managen.

Ein neuer Schritt verbessert die Lösungsoptimierung bei schwierigen Optimierungsproblemen.

Lern, wie ADMM effizient verteilte Optimierungsprobleme löst.

Die Douglas-Rachford-Algorithmus nutzen, um optimale Steuerungsprobleme effektiv zu lösen.

Diese Studie verbessert das Design von Entwurfstuben mit Hilfe von maschinellem Lernen für eine bessere Effizienz bei Wasserkraft.

Ein Rahmen für bessere Entscheidungen inmitten von Unsicherheit.

Innovativer Ansatz mit neuronalen Netzen, um PDE-Systeme effizient zu stabilisieren.

Dieser Artikel untersucht, wie neuronale Netze Vorhersagen mit kleinen Anfangsgewichten verbessern.

Neue Algorithmen reduzieren den Datenbedarf für detaillierte molekulare Bildgebung.

Eine effiziente Methode zur Lösung von konvex-konkaven Sattelpunktproblemen vorstellen.

Ein Blick auf unlösbare und kritisch lösbare Probleme in der optimalen Steuerung.

Dieses Papier untersucht die Rolle von Störungsabbildungen in der Analyse der nichtlinearen Programmierung.

Dieser Artikel untersucht die Bedeutung von Carrot John-Domänen in mathematischen Problemen.

Dieser Artikel behandelt eine neue Methode zur Optimierung von Machine-Learning-Modellen.

Dieser Artikel behandelt die Anwendung des Kosinusmasses auf Unterräume in der Optimierung.

Dieser Artikel behandelt die wesentlichen Aspekte des eingeschränkten Reinforcement Learnings und seine realen Anwendungen.

Diese Studie verbessert das verteilte Lernen durch effektive Nutzung von gewichteten Updates im Fehler-Feedback.

Neue Methoden in der verteilten Optimierung verbessern die Effizienz und die Privatsphäre bei datengestützten Entscheidungsprozessen.

Untersuchen, wie Einzigartigkeit bei der Lösung von konvexen Optimierungsproblemen hilft.

Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen erkunden, um Kosten zu minimieren.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit beim Lösen komplexer SDP-Herausforderungen.

Neue Methode verbessert die Effizienz beim Lösen komplexer partieller Differentialgleichungen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken.

Ein genauerer Blick auf das Gleichgewicht von Tiefe und Breite in neuronalen ODEs.

Ein Blick auf die Mini-Batch Stochastische Subgradienten-Methode in der Optimierung.

Ein Leitfaden zur Optimierung, ihren Typen, Herausforderungen und praktischen Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode vor, um die Stabilität in Echtzeit-Steuerungssystemen zu verbessern.

CGPO verbessert die Entscheidungsfindung in unsicheren Situationen mit gemischten Aktionen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Analyse von Regelungssystemen durch die Verwendung von mengenwertiger Analyse.

Lern ein bisschen über Wartungsstrategien, um Systeme effizient am Laufen zu halten.

Neue Methoden verbessern das Lösen von Riccati-Gleichungen für robuste Steuerungsanwendungen.