Matemáticas - Optimización y control

Un enfoque nuevo mejora la optimización de modelos complejos de aprendizaje automático usando métodos de segundo orden.

Un enfoque novedoso combina NMF y SDP para un clustering efectivo.

Una mirada a cómo las máquinas basadas en osciladores abordan problemas complejos de optimización.

DEGAS ofrece soluciones eficientes a problemas complejos con retrasos variables.

Examinar los puntos KKT en el programa de Motzkin-Straus revela información sobre la estructura del grafo.

Descubriendo realizaciones mínimas y observabilidad en sistemas LPV para mejores estrategias de control.

Un estudio sobre cómo optimizar acciones en grupos grandes de agentes que interactúan.

Una guía sencilla sobre el descenso de gradiente y sus métodos de optimización.

Explorando cómo la computación cuántica puede mejorar tareas de optimización.

La investigación propone nuevos ODEs neuronales que respetan restricciones de variedades en robótica.

Un método para mejorar el control óptimo sobre sistemas definidos por EDP.

Este artículo explora métodos avanzados en optimización restringida usando técnicas adaptativas.

Nuevas técnicas mejoran las soluciones en programación cuadrática compleja en varias aplicaciones.

El marco MEX mejora la exploración y la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo en línea.

Estrategias para controlar sistemas influenciados por la aleatoriedad usando las ecuaciones de McKean-Vlasov.

Transformando métricas en crudo en puntuaciones para entender mejor en las organizaciones.

Examinando la pérdida de privacidad en Noisy-SGD con funciones de pérdida no convexas.

Este artículo presenta un método para estimar los ángulos de fase de voltaje en redes de energía eléctrica.

Las redes neuronales ofrecen nuevas formas de resolver ecuaciones de Poisson complejas en altas dimensiones.

Métodos para controlar sistemas de parámetros distribuidos usando diseños de planitud y retroceso.

Node Shift Encoding ofrece un mejor enfoque para el Problema del Viajante.

Este documento examina métodos efectivos para evaluar estrategias utilizando procesos de decisión de Markov.

Una breve mirada a la estabilidad y la importancia de los materiales cristalinos.

Un nuevo algoritmo para ajustar el tamaño del paso en tareas de aprendizaje automático.

Una mirada al papel de Clip21 en la mejora de la privacidad diferencial durante el entrenamiento del modelo.

Un nuevo marco aborda los desafíos de los agentes bizantinos en la optimización distribuida.

Nuevos algoritmos mejoran la eficiencia en la resolución de problemas complejos de optimización.

Este artículo presenta un marco para maximizar las recompensas en el problema del bandido inquieto.

Un nuevo método mejora la velocidad y estabilidad en los procesos de optimización.

Un modelo para la regulación hormonal en sistemas biológicos.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del aprendizaje en línea y reduce el costo computacional.

La investigación se centra en mejorar la toma de decisiones para robots en entornos complejos.

Nueva técnica mejora la gestión de temperatura en paquetes de baterías refrigeradas por fluidos usando IA.

Un nuevo enfoque simplifica el intercambio de datos para un aprendizaje distribuido eficiente.

FedSMOO mejora el aprendizaje federado al abordar problemas de diversidad de datos y comunicación.

Examinando cómo dirigir sistemas de olas de manera efectiva mediante técnicas de control.

Examinando cómo los sistemas impredecibles pueden mantener la estabilidad a pesar de cambios aleatorios.

Una mirada a cómo la parametrización de Hadamard mejora el aprendizaje en técnicas de aprendizaje por refuerzo.

Explorando algoritmos acelerados para el Problema de Complementariedad de Valores Propios Asimétricos.

Explorando técnicas de aprendizaje continuo aplicadas a estructuras de grafos complejas.