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Une nouvelle approche des algorithmes acteur-critique utilisant des réseaux de neurones à deux couches.

Une nouvelle méthode pour inciter les patients à agir pour un traitement efficace.

Cet article parle des méthodes pour trouver des sous-graphes manquants dans des graphes plus grands.

Examiner comment les processus naturels influencent les méthodes d'entraînement des machines.

Un moyen de maintenir de gros appariements dans des graphes souvent mis à jour.

Examine l'importance des calculs de comptage en complexité et en cryptographie.

Cette étude examine comment les retours négatifs peuvent améliorer l'efficacité de la traversée de graphes.

Explorer les avantages des distances de Wasserstein dans la généralisation des modèles d'apprentissage automatique.

Enquête sur le problème d'isomorphisme dans les graphes de puissance et ses implications.

Un nouvel algorithme déterministe pour le coloriage de listes (degré + 1) dans les systèmes distribués.

De nouvelles approches dans les algorithmes de boosting améliorent la précision et gèrent bien le bruit.

Un nouvel optimiseur améliore l'instanciation et l'efficacité des circuits quantiques.

De nouvelles découvertes mettent en lumière les différences entre les algorithmes aléatoires et déterministes.

Utiliser l'algorithme de Risch pour améliorer des ensembles de données pour le machine learning en intégration symbolique.

Explore le lien entre l'algorithme de chasse et le calcul des séquences dans la réponse aux requêtes.

Exploration des ε-couvertures pour des requêtes efficaces dans l'analyse de données haute dimension.

Un nouvel algorithme garantit la sécurité dans l'apprentissage par renforcement sous contraintes.

Apprends comment les réseaux de tenseurs peuvent simplifier des données complexes en apprentissage automatique.

Une plongée dans les complexités de la vérification de chemins dans des graphes en utilisant des grammaires sans contexte.

Un aperçu de la correspondance de graphes et de ses applications dans les réseaux sociaux et au-delà.

De nouveaux algos améliorent l'efficacité pour approximer le treewidth dans des problèmes de graphes complexes.

Ce travail introduce des nouvelles règles pour l'édition de graphes afin d'atteindre des structures parfaitement triviales.

Un nouvel algorithme améliore l'échange de maisons équitable entre les gens ayant des préférences similaires.

Des méthodes innovantes améliorent l'efficacité du ciblage des pubs en utilisant des données rares et des algos avancés.

Cet article passe en revue des modèles qui s'adaptent à de nouvelles tâches sans oublier les connaissances précédentes.

Une nouvelle méthode pour identifier rapidement les sous-graphes k-connectés dans de grands graphes.

Une nouvelle approche simplifie le regroupement dans les grands graphes.

Une étude des propriétés du graphe de rook et de leurs implications en théorie des graphes.

Un aperçu des complexités et des solutions aux problèmes ECC et VCC.

Un nouvel algorithme améliore la réactivité dans des scénarios en ligne dynamiques.

Apprends des méthodes plus rapides pour mesurer la similarité de chaînes en utilisant la distance d'édition.

Explorer les complexités du rangement d'entiers dans des formes géométriques.

De nouvelles méthodes s'attaquent efficacement aux défis de l'approximation de rang faible pondéré.

Cette étude se concentre sur la réduction des longueurs de réseau reliant des points spécifiques en géométrie.

Un nouvel algorithme améliore la récupération des données à partir d'observations limitées.

Cet article présente une nouvelle méthode pour le boosting multiclasses en apprentissage automatique.

Apprends comment les séparateurs minimaux influencent différents domaines, comme l'informatique et l'analyse de réseaux.

Un aperçu pour améliorer les approximations de distribution en utilisant les moments et les propriétés spectrales.

Un nouveau cadre booste la performance dans les scénarios d'inégalité de prophète grâce au sharding et à la poissonisation.

Un aperçu de la logique du premier ordre améliorée par la gestion des données.