Derniers articles pour Complexité d'échantillonnage

Explorer le rôle de la descente de gradient dans l'optimisation stochastique et ses implications pour la taille des échantillons.

Une étude sur l'amélioration des modèles d'apprentissage fédéré pour les appareils avec des ressources limitées.

Examiner l'impact et le potentiel des protocoles d'apprentissage quantique dans les avancées de l'IA.

De nouveaux protocoles réduisent la complexité des échantillons pour les états quantiques mélangés.

Une étude révélant les facteurs qui influencent l'apprentissage en contexte dans les Transformers.

Un aperçu des méthodes efficaces pour estimer les propriétés des états quantiques.

Ce papier analyse les modèles multi-index et leur rôle dans l'apprentissage à partir des données.

Une méthode pour apprendre des dynamiques de basse dimension à partir d'observations bruyantes en haute dimension.

De nouvelles méthodes améliorent l'optimisation dans des scénarios complexes en utilisant des espaces latents et du bruit.

Présentation de nouveaux algorithmes pour une optimisation bilatérale efficace en apprentissage automatique.

LLP permet de former des modèles en utilisant des étiquettes moyennes à partir d'exemples regroupés.

Une nouvelle approche pour que les agents minimisent ensemble des fonctions non lisses difficiles.

Une nouvelle méthode améliore les stratégies de mesure pour les systèmes quantiques.

Explore comment la taille du lot affecte l'entraînement des modèles de machine learning.

Apprends à estimer l'entropie tout en gérant des ressources mémoire limitées.

Les techniques basées sur les données doivent protéger la vie privée tout en identifiant les meilleures options.

Un aperçu de l'apprentissage PAC et son rôle dans la prise de décision efficace basée sur les données.

Explorer de nouveaux algorithmes pour la classification multiclasses dans des conditions de feedback limité.

Découvre les avancées récentes dans les techniques d'estimation d'ombre pour analyser les états quantiques.

Explore comment la régression par noyau aide à la prise de décision dans l'incertitude en utilisant des données historiques.

De nouveaux modèles améliorent la génération vidéo en capturant des relations spatiales et temporelles essentielles.

Un aperçu de comment les modèles prédisent des données invisibles.

Un aperçu de comment les propriétés quantiques améliorent les techniques d'apprentissage automatique.

Découvrez comment le machine learning améliore la compréhension et les prévisions des circuits quantiques.

Présentation de l'identification du meilleur bras équitable avec des contraintes d'équité dans la prise de décision.

Un aperçu de comment les joueurs adaptent leurs stratégies dans des scénarios compétitifs.

De nouvelles techniques améliorent l'apprentissage hors ligne pour les processus de décision réguliers dans des environnements complexes.

Un aperçu de RAI dans le cadre des multi-bras bandits pour optimiser la prise de décision.

De nouvelles méthodes en apprentissage multi-agent s'attaquent aux défis des agents divers.

Explorer des algorithmes efficaces pour l'apprentissage décentralisé tout en préservant la confidentialité des données.

Explorer comment les concepts quantiques peuvent faire avancer les méthodes d'apprentissage automatique.

Un aperçu des méthodes d'échantillonnage optimales dans l'approximation des moindres carrés.

Méthodes clés pour mesurer à quel point les états quantiques sont proches des résultats souhaités.

Examiner comment les échantillons difficiles affectent la performance du modèle et la fiabilité de la précision des tests.

Cet article explore le lissage de boosting et ses avantages dans l'entraînement des modèles.

Cet article parle des réseaux de neurones qui mélangent efficacement approximation et généralisation.

Explore les complexités des stratégies de jeu et des techniques de prise de décision.

Découvre comment la tomographie des ombres récupère des données sur les états quantiques de manière efficace.

Cette étude examine la complexité d'échantillon dans la régression par liste pour de meilleures prédictions.

Découvrez des stratégies efficaces pour prendre des décisions éclairées dans des environnements incertains.