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Un nuevo método combina redes neuronales y optimización sin gradientes para un diseño eficiente.

Un nuevo marco mejora la optimización en el aprendizaje automático usando información de comportamiento.

El aprendizaje de conjuntos Pareto con conocimiento de geometría mejora la eficiencia en la resolución de problemas multiobjetivo.

Un enfoque novedoso para la maximización de influencia en redes complejas.

Descubre un método de optimización descentralizada que protege los datos del usuario y mejora la eficiencia.

Este estudio explora cómo los agentes se comunican a través de la imitación de señales útiles.

La optimización bayesiana transforma el control en gases cuánticos para mejorar los resultados experimentales.

La investigación se centra en mejorar los diseños en dinámica de fluidos a través de técnicas de optimización topológica.

Un nuevo estándar mejora los métodos de optimización multi-objetivo offline en varios campos.

Mejorando la eficiencia en la programación lineal con técnicas de aprendizaje automático.

Este artículo habla de un nuevo marco para analizar métodos de optimización en escenarios complejos.

Una visión general de la efectividad de QAOA en los problemas de MaxCut y Conjunto Independiente Máximo.

Explorando métodos para optimizar el control sobre sistemas cuánticos influenciados por sus entornos.

Enfoque innovador para crear funciones de adquisición efectivas para la optimización bayesiana.

Aprende a enfrentar sistemas de control con datos limitados usando métodos innovadores.

Investigando cómo el flujo de espejo minimiza errores en tareas de clasificación.

Explorando un nuevo enfoque para la optimización de preferencias multi-objetivo.

Explora un nuevo método para optimizar cadenas de Markov de manera efectiva.

Una mirada al SCED con restricciones de probabilidad para una gestión eficiente de la energía.

Un nuevo método mejora la visualización de datos a través de una búsqueda de proyecciones efectiva.

Nuevos métodos en computación cuántica muestran promesas para resolver problemas complejos de química.

Nuevas formulaciones mejoran la precisión y eficiencia de los árboles de decisión usando optimización lineal entera mixta.

Combinando la actualización bayesiana y el modelado sustituto para mejorar la estimación de parámetros del modelo.

Guiando el comportamiento general del sistema en medio de la incertidumbre usando técnicas avanzadas.

AGRO ofrece un nuevo método para la planificación eficiente en entornos inciertos.

Explorando un nuevo método para abordar problemas de optimización de múltiples bloques de manera efectiva.

Presentando un nuevo enfoque para abordar eficazmente problemas difíciles de optimización con restricciones.

Un método para encontrar soluciones óptimas en entornos inciertos con evaluaciones costosas.

Un nuevo método de optimización mejora el rendimiento de los osciladores por torque de espín en la computación.

La Programación Entera Progresiva ofrece una nueva forma de abordar desafíos de optimización complejos.

Un nuevo método mejora la eficiencia del clasificador Naive Bayes al estimar los pesos de las variables.

Esto explora métodos para equilibrar múltiples objetivos en problemas de optimización.

Descubre cómo la Mejora de Subespacio Esperado aumenta la eficiencia en las pruebas.

Descubre formas de optimizar la programación de trabajos usando técnicas de búsqueda local.

Los tamaños de paso negativos podrían mejorar el rendimiento del entrenamiento de redes neuronales.

Aprende cómo las máquinas pueden mejorar al aprender de múltiples tareas al mismo tiempo.

Descubre cómo las redes neuronales mejoran la optimización no lineal en varios campos.

Descubre cómo GAPA acelera la optimización de redes usando algoritmos genéticos.