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ExcitationSolve propose un moyen efficace d'optimiser des ansätze en chimie quantique.

Une nouvelle méthode améliore la sélection de la température pour un échantillonnage statistique efficace.

Une nouvelle variante de premier ordre de MAML améliore l'efficacité dans les tâches de méta-apprentissage.

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Cet article parle des techniques pour améliorer la stabilité du système grâce à l'optimisation de l'amortissement.

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Un nouvel environnement RL vise à améliorer l'optimisation du code pour le compilateur MLIR.

De nouvelles approches en contrôle optimal s'attaquent à des systèmes complexes et des contraintes en utilisant des techniques innovantes.

Optimiser la recherche chimique en utilisant différentes sources de données pour des résultats plus rapides.

AdEMAMix améliore l'efficacité de l'entraînement en équilibrant les gradients récents et passés.

Explorer l'importance de la cohérence de la mémoire dans les environnements de programmation multi-thread.

Cet article parle d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les solutions de design de réseau.

Un aperçu de l'algorithme BCFW et de ses techniques efficaces de résolution de problèmes.

Cet article parle des méthodes pour garder la vie privée dans les solutions d'optimisation.

Un aperçu des états de produit de matrice et de leur rôle dans l'apprentissage des états quantiques.

Une nouvelle méthode équilibre précision et efficacité pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer le choix d'algorithmes dans la résolution de problèmes combinatoires.

Un aperçu de comment le gradient naturel rend l'apprentissage plus efficace avec le temps.

Ce papier explore comment MongoDB optimise les plans d'exécution des requêtes grâce à des méthodes uniques.

Une nouvelle approche de l'optimisation en utilisant plusieurs stratégies pour de meilleurs résultats.

Une nouvelle méthode améliore l’estimation des gradients tout en préservant la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.

QHyper simplifie l'utilisation de l'informatique quantique pour les tâches d'optimisation combinatoire.

De nouveaux algorithmes améliorent l'adaptabilité de l'apprentissage machine aux données dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore le calcul du ROA dans des systèmes non linéaires avec des entrées de contrôle.

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De nouvelles techniques améliorent l'efficacité des algorithmes d'informatique quantique pour les simulations chimiques.

Des taux d'apprentissage dynamiques et des super ensembles de niveaux renforcent la stabilité dans l'entraînement des réseaux de neurones.

Présentation d'une méthode plus rapide pour résoudre des problèmes d'optimisation distribuée en utilisant la théorie du contrôle.

Un aperçu de la descente de gradient stochastique et son rôle dans l'optimisation.

GameOpt innove la conception des protéines grâce à des techniques d'optimisation efficaces.

Enquête sur les mises à jour locales pour une meilleure communication dans les méthodes d'optimisation adaptatives.

A-FedPD ajuste les mises à jour des modèles pour réduire l'instabilité de l'entraînement dans l'apprentissage fédéré.

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Explorer le potentiel de l'annealing quantique diabatique pour résoudre des problèmes complexes.

Les récents développements dans les algorithmes quantiques et le matériel montrent un grand potentiel d'efficacité.

Voici MG-Net, un cadre pour améliorer les techniques d'optimisation quantique grâce à l'apprentissage profond.

Des chercheurs explorent de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage par renforcement.

Une façon simple de planifier des expériences pour des résultats fiables.