Matemáticas - Optimización y control

Nuevos métodos mejoran la optimización sin depender de la continuidad de Lipschitz.

Una nueva perspectiva sobre los algoritmos como entidades dinámicas que interactúan con el mundo.

Analizando las complicaciones de extrapolar funciones completamente monótonas en medio de datos ruidosos.

Técnicas innovadoras para mejorar el rendimiento de la optimización en presencia de ruido.

Un nuevo enfoque para programar citas que prioriza el tiempo de espera del cliente.

Este artículo explora métodos para mejorar los campos magnéticos en dominios toroidales para aplicaciones de fusión nuclear.

Este artículo habla de un nuevo método para mejorar las Máquinas de Aprendizaje Extremas en varias aplicaciones.

Un método para fomentar decisiones de salud más seguras a través de recompensas durante brotes de enfermedades.

Estrategias para reducir la restricción solar y aumentar la rentabilidad del almacenamiento en batería.

Examinando métodos para mejorar la detección de señales a través de soluciones enteras.

Examinando interacciones estratégicas en juegos de Stackelberg con retroalimentación y sus aplicaciones en el mundo real.

Descubre cómo los algoritmos distribuidos agilizan la asignación de recursos entre agentes.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia y fiabilidad en la enumeración de vértices en arreglos de hiperesplines.

SimulKnock optimiza el diseño microbiano y los procesos de fermentación para una producción química eficiente.

Presentando un nuevo algoritmo para problemas de optimización bi-nivel restringidos en aprendizaje automático.

Nuevas técnicas en tomografía fotoacústica mejoran la imagenología médica y el diagnóstico.

Un método para estudiar los cambios en el fondo marino usando mediciones de olas en aguas poco profundas.

Una mirada a las técnicas de suavizado para la optimización bilevel y sus beneficios.

Un nuevo método muestra que el aprendizaje variacional puede destacar en el entrenamiento de modelos complejos.

Nuevos métodos de reducción mejoran la estimación Hessiana para tareas de optimización en machine learning.

Explorando un nuevo método para tomar mejores decisiones en diferentes áreas.

Una guía sobre métodos y estrategias de muestreo en optimización de caja negra.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de imagen en tomografías computarizadas con implantes metálicos.

Nuevos algoritmos mejoran el tiempo de entrega del tratamiento para que los pacientes se involucren más.

Una mirada a las características de Adam y su rendimiento en el entrenamiento de modelos.

Una mirada a métodos para simplificar funciones de alta dimensión en sistemas de control.

Explorando soluciones locales para desigualdades variacionales en optimización y economía.

MetaOptimize mejora el rendimiento del modelo ajustando la configuración de aprendizaje de manera dinámica.

Explora cómo el momentum mejora el Descenso de Gradiente Estocástico en el aprendizaje automático.

Descubre cómo los DDPM mejoran el control de retroalimentación para sistemas no lineales.

Un nuevo enfoque para mejorar las soluciones de ACOPF usando relajaciones lineales por planos de corte.

Un nuevo método optimiza la velocidad de los barcos para reducir la contaminación acústica que afecta a los mamíferos marinos.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en situaciones complejas con objetivos en conflicto.

Este artículo examina nuevos métodos en la optimización de suma finita bajo la condición PL.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en la solución de problemas complejos de optimización bilevel.

Presentando un nuevo método para afinar modelos de manera eficiente.

Aprende cómo las redes prescriptivas mejoran las decisiones de tratamiento en la atención médica personalizada.

Una mirada a los métodos de control de bordes para la ecuación KdVBH.

Este artículo habla sobre métodos para entrenar redes neuronales ReLU de dos capas de manera eficiente.

Este artículo habla sobre la importancia de la inicialización de parámetros en las redes neuronales.