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Une nouvelle méthode combine des réseaux de neurones et une optimisation sans gradient pour un design efficace.

Un nouveau cadre améliore l'optimisation en apprentissage automatique en utilisant des infos sur le comportement.

L'apprentissage du jeu de Pareto conscient de la géométrie améliore l'efficacité dans la résolution de problèmes multi-objectifs.

Une nouvelle approche pour maximiser l'influence dans des réseaux complexes.

Découvre une méthode d'optimisation décentralisée qui protège les données des utilisateurs tout en améliorant l'efficacité.

Cette étude explore comment les agents communiquent en imitant des signaux utiles.

L'optimisation bayésienne transforme le contrôle dans les gaz quantiques pour des résultats expérimentaux améliorés.

La recherche se concentre sur l'amélioration des designs en dynamique des fluides grâce à des techniques d'optimisation topologique.

Un nouveau benchmark améliore les méthodes d'optimisation multi-objectifs hors ligne dans différents domaines.

Améliorer l'efficacité en programmation linéaire avec des techniques d'apprentissage automatique.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour analyser les méthodes d'optimisation dans des scénarios complexes.

Un aperçu de l'efficacité du QAOA sur les problèmes de MaxCut et de Maximum Independent Set.

Explorer des méthodes pour optimiser le contrôle sur les systèmes quantiques influencés par leur environnement.

Approche innovante pour créer des fonctions d'acquisition efficaces pour l'optimisation bayésienne.

Apprends à gérer les systèmes de contrôle avec peu de données en utilisant des méthodes innovantes.

Enquête sur la façon dont le flux miroir minimise les erreurs dans les tâches de classification.

Explorer une nouvelle méthode pour l'optimisation des préférences multi-objectifs.

Explore une nouvelle méthode pour optimiser les chaînes de Markov efficacement.

Un aperçu des SCED avec contraintes de chance pour une gestion efficace de l'énergie.

Une nouvelle méthode améliore la visualisation des données grâce à une recherche de projection efficace.

De nouvelles méthodes en informatique quantique montrent des promesses pour résoudre des problèmes complexes de chimie.

Nouvelles formulations améliorent la précision et l'efficacité des arbres de décision en utilisant l'optimisation linéaire en nombres entiers mixtes.

Combiner la mise à jour bayesienne et la modélisation de substitution pour une meilleure estimation des paramètres du modèle.

Guider le comportement général du système en pleine incertitude avec des techniques avancées.

AGRO propose une nouvelle méthode pour une planification efficace dans des environnements incertains.

Explorer une nouvelle méthode pour s'attaquer efficacement aux problèmes d'optimisation multi-blocs.

Présentation d'une nouvelle méthode pour s'attaquer efficacement à des problèmes d'optimisation contraints difficiles.

Une méthode pour trouver des solutions optimales dans des environnements incertains avec des évaluations coûteuses.

Une nouvelle méthode d'optimisation améliore les performances des oscillateurs à couple de spin dans l'informatique.

La programmation entière progressive propose une nouvelle méthode pour des défis d'optimisation complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du classificateur Naive Bayes en estimant les poids des variables.

Ça explore des méthodes pour équilibrer plusieurs objectifs dans des problèmes d'optimisation.

Apprends comment l'Amélioration de Sous-espace Attendue booste l'efficacité des tests.

Découvrez des façons d'optimiser la planification des emplois en utilisant des techniques de recherche locale.

Des tailles de pas négatives pourraient améliorer les performances d'entraînement des réseaux de neurones.

Apprends comment les machines peuvent s'améliorer en apprenant de plusieurs tâches en même temps.

Découvrez comment les réseaux de neurones améliorent l'optimisation non linéaire dans différents domaines.

Découvrez comment GAPA accélère l'optimisation des réseaux grâce à des algorithmes génétiques.