Derniers articles pour Optimisation

La recherche se concentre sur l'optimisation des synthétiseurs pour les vocalisations humaines dans différents médias.

Découvrez comment JCLEC-MO simplifie l'optimisation multi-objectifs pour les ingénieurs.

Un aperçu du rôle de la régression logistique à noyau dans la prédiction des choix humains.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité de la communication dans l'entraînement de modèles distribués.

Une nouvelle méthode améliore la concentration du modèle sur les caractéristiques importantes lors de la classification d'images.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité des systèmes décentralisés avec des délais de communication.

Explore comment Adam améliore l'entraînement des modèles de deep learning et surpasse la descente de gradient.

Un capteur détecte de petits champs électriques à des niveaux atomiques, améliorant la recherche sur les matériaux.

Une nouvelle méthode combine prédiction et optimisation pour une meilleure prise de décision en cas d'incertitude.

Un aperçu des matroïdes et de leurs applications dans divers domaines.

MO-COHDA transforme les systèmes énergétiques avec une optimisation distribuée efficace.

Apprends comment l'ADMM résout efficacement les problèmes d'optimisation distribuée.

Un nouveau cadre améliore la planification des tâches dans les systèmes en temps réel.

Ce boulot analyse la performance des transformateurs simplifiés dans les tâches de prévision.

Cet article parle des aspects essentiels de l'apprentissage par renforcement contraint et de ses applications dans le monde réel.

Les chercheurs utilisent le comportement de la lumière pour trouver des solutions efficaces à des problèmes d'optimisation complexes.

Un aperçu de la méthode du sous-gradient stochastique par mini-lots en optimisation.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité du routage des véhicules en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

On compare deux méthodes pour récupérer les profils des vagues océaniques à partir des mesures du fond marin.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'estimation de la dynamique des véhicules en utilisant des jumeaux numériques.

Explorer des méthodes de travail d'équipe entre agents dans l'optimisation et les jeux sur les réseaux.

Une nouvelle approche pour s'attaquer aux plateaux stériles dans l'optimisation de l'informatique quantique.

Un cadre simplifie les optimisations de peephole pour de meilleures performances dans les applis Java.

Cette méthode crée des explications réalistes pour les décisions de l'IA dans la finance et la santé.

Cet article explore des méthodes pour améliorer les champs magnétiques dans des domaines toroïdaux pour des applications de fusion nucléaire.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'inférence variationnelle.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité et la fiabilité de l'énumération des sommets dans les arrangements d'hyperplans.

Une méthode pour étudier les changements du fond marin en utilisant des mesures des vagues en eau peu profonde.

De nouvelles méthodes améliorent le processus de conception des séquences d'ADN et de protéines.

De nouvelles méthodes de rétrécissement améliorent l'estimation hessienne pour les tâches d'optimisation en apprentissage machine.

Un aperçu des fonctionnalités d'Adam et de ses performances dans l'entraînement des modèles.

Examiner les biais dans la prédiction du prochain jeton et leur impact sur la performance du modèle.

Explorer des solutions locales pour les inégalités variationnelles en optimisation et en économie.

Une étude sur l'optimisation des modèles à liaison serrée pour les propriétés électroniques des TMDCs Janus.

MetaOptimize améliore le performance des modèles en ajustant les paramètres d'apprentissage de manière dynamique.

Cet article parle des méthodes pour entraîner efficacement des réseaux de neurones ReLU à deux couches.

Un nouveau modèle améliore l'intégration des batteries dans les systèmes énergétiques.

Examiner l'intégration de la détection et de la communication pour les futures technologies.

Utiliser la différentiation automatique pour optimiser les systèmes quantiques et améliorer les propriétés d'intrication.

LP++ améliore l'adaptation des modèles vision-langue, surtout dans les scénarios d'apprentissage avec peu d'exemples.