Mathématiques - Optimisation et contrôle

Explore comment le momentum booste l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones.

Cette étude examine des méthodes pour identifier les sources de chaleur à partir de mesures limitées.

Les compagnies d'électricité doivent revoir leur planification pour prendre en compte les nouvelles sources d'énergie et la demande incertaine.

Une nouvelle approche pour l'allocation des ressources grâce à un mécanisme de mise à niveau.

De nouveaux algorithmes améliorent l'entraînement du modèle Maxent pour prédire les occurrences d'incendies de forêt.

Cet article examine à quel point les politiques fonctionnent à partir de modèles approximatifs dans des environnements complexes.

Un aperçu des stratégies efficaces pour négocier des contrats au sein des réseaux financiers.

Cet article passe en revue des méthodes pour résoudre des problèmes inverses en dynamique des fluides.

Cette étude examine comment des initialisations de poids faibles impactent l'entraînement des réseaux de neurones.

Cette recherche évalue des stratégies pour gérer des systèmes complexes en période d'incertitude.

Cet article présente une méthode basée sur des particules pour les défis de contrôle de champ moyen.

Examine l'équilibre concurrentiel et le bien-être de Nash dans la distribution équitable des ressources.

Une nouvelle méthode permet aux drones de suivre efficacement des cibles en mouvement inconnues.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Un guide sur les stratégies d'allocation des ressources pour freiner les activités illégales.

Découvrir des formes qui minimisent les valeurs propres dans des limites de volume.

Cette étude examine comment les retards affectent l'approximation stochastique dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle façon de comprendre et de contrôler la propagation de la dengue.

Cet article examine l'optimisation minimax en utilisant des équations différentielles stochastiques pour mieux comprendre.

Comment les stratégies de trading et les contraintes influencent le comportement du marché et les décisions des joueurs.

Des recherches montrent des méthodes améliorées pour la quantification dans des espaces géométriques complexes.

Apprends à analyser et gérer les risques en finance et en affaires.

Une nouvelle méthode mélange modélisation locale et non locale pour améliorer la précision et réduire les coûts.

Un nouveau regard sur le problème de routage des véhicules en prenant en compte des contraintes de chargement complexes.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'entraînement pour les RNN en utilisant des méthodes d'optimisation avancées.

Une nouvelle méthode améliore le mouvement des robots avec des insights sur le comportement humain.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant à la diversité des clients et à l'efficacité.

Un aperçu de la méthode du faisceau convexe riemannien pour les problèmes d'optimisation complexes.

Présentation d'une méthode qui améliore les résultats d'optimisation en utilisant des approximations d'ordre supérieur.

Découvre la méthode d'Approximation de Boule Mobile Stochastique pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

Un aperçu de comment les méthodes compactes améliorent l'ajustement des données pour de grands ensembles de données.

Ce travail examine des stratégies d'optimisation sparse efficaces dans les espaces de Sobolev fractionnaires.

Cet article met en avant de nouvelles méthodes pour calculer des dérivées dans des fonctions non lisses qui sont pertinentes pour l'apprentissage automatique.

Une méthode pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes avec des contraintes d'égalité non linéaires.

Deux techniques innovantes améliorent le contrôle des dynamiques de groupe dans différents contextes.

Présentation d'une approche efficace pour s'attaquer aux équations de Hamilton-Jacobi-Bellman afin d'améliorer la précision.

Techniques révolutionnaires pour un traitement d'image efficace en utilisant le transport optimal.

RLLC améliore les optimisateurs traditionnels en utilisant des unités de mémoire pour de meilleures performances.

Une méthode qui favorise l'équité entre les agents qui rivalisent pour des ressources limitées.

Explorer le transport optimal avec des contraintes pour un mouvement de ressources efficace.