Mathématiques - Optimisation et contrôle

Explorer l'apprentissage préservant la vie privée tout en s'attaquant aux problèmes de communication dans l'apprentissage par renforcement fédéré.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du NMPC en utilisant des stratégies d'espace de recherche adaptatives.

Un aperçu des concepts clés et des applications de l'optimisation.

Une nouvelle approche améliore l'optimisation des modèles d'apprentissage automatique complexes en utilisant des méthodes du second ordre.

Une nouvelle approche combine NMF et SDP pour un clustering efficace.

Un aperçu de comment les machines à oscillateurs s'attaquent à des problèmes d'optimisation complexes.

DEGAS propose des solutions efficaces pour des problèmes complexes avec des délais variables.

Examiner les points KKT dans le programme de Motzkin-Straus révèle des infos sur la structure du graphe.

Découvrir des réalisations minimales et l'observabilité dans des systèmes LPV pour de meilleures stratégies de contrôle.

Une étude sur l'optimisation des actions dans de grands groupes d'agents interagissant.

Un guide simple sur la descente de gradient et ses méthodes d'optimisation.

Explorer comment l'informatique quantique peut améliorer les tâches d'optimisation.

La recherche propose de nouvelles ODEs neuronales qui respectent les contraintes de variété en robotique.

Une méthode pour améliorer le contrôle optimal sur des systèmes définis par des PDEs.

Cet article explore des méthodes avancées en optimisation contrainte utilisant des techniques adaptatives.

De nouvelles techniques améliorent les solutions en programmation quadratique complexe dans différentes applications.

Le cadre MEX améliore l'exploration et la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement en ligne.

Stratégies pour contrôler des systèmes influencés par le hasard en utilisant les équations de McKean-Vlasov.

Transformer des données brutes en scores pour mieux comprendre les trucs dans les organisations.

Examen de la perte de confidentialité dans Noisy-SGD avec des fonctions de perte non convexes.

Cet article présente une méthode pour estimer les angles de phase de tension dans les réseaux électriques.

Les réseaux de neurones offrent de nouvelles façons de résoudre des équations de Poisson complexes en haute dimension.

Méthodes pour contrôler des systèmes à paramètres distribués en utilisant des conceptions de planéité et de backstepping.

L'encodage par décalage de nœud offre une meilleure approche au problème du voyageur de commerce.

Ce document examine des méthodes efficaces pour évaluer des stratégies en utilisant des processus de décision de Markov.

Un rapide aperçu de la stabilité et de l'importance des matériaux cristallins.

Un nouvel algorithme pour ajuster la taille des pas dans les tâches d'apprentissage automatique.

Un aperçu du rôle de Clip21 dans l'amélioration de la vie privée différentielle pendant l'entraînement des modèles.

Un nouveau cadre s'attaque aux défis des agents byzantins dans l'optimisation distribuée.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

Cet article présente un cadre pour maximiser les récompenses dans le problème du bandit agité.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la stabilité dans les processus d'optimisation.

Un modèle pour la régulation hormonale dans les systèmes biologiques.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'apprentissage en ligne et réduit le coût de calcul.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la prise de décision pour les robots dans des environnements complexes.

Une nouvelle technique améliore la gestion de la température dans les batteries refroidies par liquide grâce à l'IA.

Une nouvelle méthode simplifie le partage de données pour un apprentissage distribué efficace.

FedSMOO améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant à la diversité des données et aux problèmes de communication.

Examiner comment diriger les systèmes d'ondes efficacement grâce aux techniques de contrôlabilité.

Examiner comment des systèmes imprévisibles peuvent garder leur stabilité même avec des changements aléatoires.