Découvrez comment l'optimisation distribuée améliore les performances dans différents systèmes.
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La science de pointe expliquée simplement
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Explorer une approche aléatoire pour s'attaquer à des problèmes d'optimisation complexes.
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Examen de l'optimisation convexe stochastique différemment privée dans différents contextes.
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Cet article parle d'une nouvelle méthode pour gérer les systèmes électriques de manière efficace.
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Découvrez comment les algorithmes génétiques peuvent améliorer l'équilibrage de charge dans des réseaux complexes.
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Cet article parle de nouvelles méthodes pour améliorer les techniques d'optimisation à deux niveaux.
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Une nouvelle méthode ajuste les taux d'apprentissage pour améliorer la performance des modèles de machine learning.
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Une nouvelle méthode renforce la fiabilité des prédictions en apprentissage automatique pour l'ingénierie.
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B2Opt simplifie l'optimisation black-box, rendant le tout plus efficace et meilleur avec moins d'évaluations.
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Explorer les complexités des paysages de perte dans les réseaux de neurones.
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Explorer de nouvelles tâches de référence pour les algorithmes de Qualité-Diversité Incertaine dans les applications robotiques.
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De nouveaux algorithmes améliorent l'optimisation du consensus sans dépendre des retards d'information.
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Un aperçu de l'efficacité des méthodes KFAC à deux niveaux pour entraîner des réseaux profonds.
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Une méthode pour estimer les coûts qui influencent les actions des agents dans des situations incertaines.
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Un aperçu des systèmes à taux constant multi-mode et de leurs applications.
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Une méthode pour paralléliser les algorithmes quantiques variationnels pour de meilleurs résultats d'optimisation.
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Un aperçu de comment les réseaux linéaires diagonaux apprennent des données au fil du temps.
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Cette étude explore l'efficacité du mélange aléatoire par rapport à la descente de gradient stochastique.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans l'analyse de programmes en utilisant le domaine abstrait des Zones.
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Cet article examine le comportement du SGD à une passe avec des dimensions croissantes.
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Une méthode pour améliorer la performance de l'inférence variationnelle et simplifier l'optimisation.
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X-RLflow utilise l'apprentissage par renforcement pour améliorer l'optimisation des graphes de calcul en deep learning.
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Nouveau cadre optimise l'apprentissage fédéré pour la confidentialité, l'utilité et le coût.
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Explorer comment Wasserstein PAC-Bayes améliore la performance des algos sur des données non vues.
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Une nouvelle méthode combine les GNN et MCTS pour des solutions efficaces d'arbre de Steiner.
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Techniques pour prendre de meilleures décisions dans des conditions imprévisibles dans différents domaines.
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Un guide pratique sur les techniques d'optimisation de forme pour améliorer la performance structurelle.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'agencement des modules VLSI.
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Cet article passe en revue une méthode pour gérer des problèmes de contrôle complexes avec des contraintes.
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Une nouvelle méthode améliore la sélection des colonnes de données pour une meilleure analyse.
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Explorer comment la largeur impacte la performance et l'entraînement des réseaux de neurones.
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Découvre de nouvelles méthodes pour approximer les Hessians en optimisation sans calculs compliqués.
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Utiliser des agents autonomes pour un suivi environnemental efficace.
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QNEAT améliore les circuits quantiques pour des tâches d'apprentissage machine plus performantes.
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Cette étude explore les complexités de la conception de stellarators et de l'optimisation multi-objectifs.
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Une nouvelle méthode améliore l'optimisation des hyperparamètres grâce à des approches multi-objectifs.
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De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des arbres d'attaque pour renforcer la sécurité.
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Une méthode qui s'attaque aux problèmes d'optimisation complexes dans le traitement d'image et les systèmes de contrôle.
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La bibliothèque GOMEA combine Python et C++ pour des solutions d'optimisation efficaces.
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Une nouvelle méthode améliore le flux de puissance optimal en utilisant des solutions passées.
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