Explorer comment on peut atteindre un consensus malgré des participants inconnus et des défauts.
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La science de pointe expliquée simplement
Explorer comment on peut atteindre un consensus malgré des participants inconnus et des défauts.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de DBSCAN pour les ensembles de données de haute dimension et les données en streaming.
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Cette étude présente une nouvelle méthode pour gérer le transport urbain de manière efficace.
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Cette étude se concentre sur les variables quantifiées existentiellement dans le QBF, avec pour objectif des solutions efficaces.
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L'algorithme MOCCA améliore la vitesse et la qualité de l'imagerie par IRM en utilisant des données incomplètes.
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Une méthode pour un transfert de données efficace et contrôlé entre différents domaines.
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Ce papier présente de nouveaux algorithmes pour gérer la sélection d'intervalles dans des flux de données continus.
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Une nouvelle approche combine des protections de la vie privée avec l'apprentissage par bandit contextuel.
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Une nouvelle approche pour maximiser l'influence dans des réseaux complexes.
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Développer des algorithmes pour un échantillonnage efficace de triangles dans des flux de données de graphes.
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Une nouvelle approche pour s'attaquer à l'optimisation non linéaire dans des conditions floues.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'estimation de la taille des jointures tout en protégeant les données sensibles.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour identifier des communautés dans des graphes en évolution.
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Un aperçu de l'optimisation non lisse et de ses variations de sous-gradient local.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de recherche pour les défis d'optimisation multi-objectifs.
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Cet algorithme améliore la précision du positionnement de la caméra en utilisant des points et des lignes.
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Une nouvelle méthode améliore l'optimisation dans des problèmes coûteux à haute dimension.
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Un cadre qui améliore l'apprentissage par renforcement en intégrant des contraintes essentielles.
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Une étude sur l'amélioration de l'équité dans l'allocation des tâches pour les prestataires de services et les tâches.
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Une nouvelle approche pour trouver des ensembles indépendants dans des graphes en utilisant n'importe quelle configuration de départ.
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GMASK propose une solution flexible pour rechercher des similarités approximatives à travers différents ensembles de données.
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Ce travail explore le rôle des LLM dans l'amélioration de l'apprentissage par renforcement avec le façonnement des récompenses.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans les tâches de classement de documents.
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De nouvelles méthodes améliorent la fiabilité et l'efficacité des systèmes de machine learning distribués.
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FedSC améliore l'entraînement des modèles tout en préservant la vie privée des utilisateurs dans l'apprentissage fédéré.
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Explorer l'impact du cadre PAC-Bayésien sur la généralisation en apprentissage automatique.
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Stratégies améliorées pour un planning de boulot efficace sur des machines parallèles.
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Une étude sur l'amélioration de la précision des prédictions pour les modèles de régression.
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En train de bosser sur des itinéraires fermés dans des graphes avec des contraintes de visite spécifiques.
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Une nouvelle approche intègre des algorithmes quantiques et des techniques multi-niveaux pour s'attaquer à des problèmes complexes.
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Présentation de BRO, une méthode avancée pour un apprentissage robotique plus rapide.
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Cette étude examine les avantages de mettre les mises à jour en pause dans les systèmes d'apprentissage par renforcement.
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La théorie de la divergence de trafic donne des idées pour gérer la performance des réseaux de manière efficace.
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Un nouvel algorithme améliore l'efficacité d'apprentissage sur plusieurs tâches.
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Pace adapte les processus d'apprentissage en temps réel pour un apprentissage continu tout au long de la vie.
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Une nouvelle approche améliore la cohérence des normales dans les nuages de points.
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Une nouvelle méthode pour modéliser efficacement des mélanges gaussiens complexes.
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Des chercheurs étudient des algorithmes quantiques pour optimiser le problème du Max-Cut de manière efficace.
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Explore le rôle de la mémoire et du contexte dans l'amélioration de l'apprentissage machine.
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L'augmentation de trajectoire générative améliore la prise de décision en RL offline.
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