Apprends à mettre à l'échelle les données de manière efficace pour de meilleurs résultats en machine learning.
Vu-Anh Le, Mehmet Dik
― 8 min lire
La science de pointe expliquée simplement
Apprends à mettre à l'échelle les données de manière efficace pour de meilleurs résultats en machine learning.
Vu-Anh Le, Mehmet Dik
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Découvrez l'évolution de l'optimisation à deux niveaux et son impact sur différents domaines.
Jianhui Li, Shi Pu, Jianqi Chen
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Découvre comment les méthodes de paquets proximaux s'attaquent à des défis d'optimisation complexes.
Jiaming Liang
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Une nouvelle méthode qui simplifie l'optimisation multi-objectifs pour différents domaines.
Ye Yuan, Can Chen, Christopher Pal
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Apprends comment les arbres de Steiner créent des réseaux efficaces tout en évitant les obstacles.
Victor Parque
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Découvrez comment PDQP-Net accélère la résolution des programmes quadratiques convexes.
Linxin Yang, Bingheng Li, Tian Ding
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Explore comment la régression symbolique trouve des expressions mathématiques à partir des données.
L. G. A dos Reis, V. L. P. S. Caminha, T. J. P. Penna
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Apprends comment Graph Max Shift aide à regrouper les points de données efficacement.
Ery Arias-Castro, Elizabeth Coda, Wanli Qiao
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Apprends comment la sélection d'exemples intelligents améliore le raisonnement dans les modèles de langage.
Mathurin Videau, Alessandro Leite, Marc Schoenauer
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Découvrez comment l'optimisation robuste améliore les pratiques de sélection.
Josh Fogg, Jaime Ortiz, Ivan Pocrnić
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Des chercheurs améliorent la coordination entre camions et pelles dans les mines à ciel ouvert.
Carlos E. Budde, Pedro R. D'Argenio, Arnd Hartmanns
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L'annealing quantique booste la résolution de problèmes dans plein d'industries grâce à l'optimisation binaire polynomiale sans contrainte.
Sebastian Nagies, Kevin T. Geier, Javed Akram
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Une nouvelle méthode permet aux neurones de travailler de manière indépendante, améliorant ainsi l'entraînement des réseaux de neurones.
Deepak Kumar
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Apprends à équilibrer des objectifs concurrents efficacement dans la prise de décision.
Edward Chen, Natalie Dullerud, Thomas Niedermayr
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ConfigX simplifie la configuration des algorithmes évolutionnaires pour résoudre des problèmes variés.
Hongshu Guo, Zeyuan Ma, Jiacheng Chen
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Découvrez comment MOGCSL simplifie l'apprentissage multi-objectifs pour de meilleures recommandations.
Shijun Li, Hilaf Hasson, Jing Hu
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Une nouvelle approche pour optimiser la collecte de données pour des modèles non linéaires.
Suvrojit Ghosh, Koulik Khamaru, Tirthankar Dasgupta
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Découvrez comment l'apprentissage par renforcement améliore le contrôle de flux actif pour de meilleures performances.
Alexandra Müller, Tobias Schesny, Ben Steinfurth
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Une nouvelle méthode pour s'attaquer au TSP en utilisant des méthodes quantiques.
Simon Garhofer, Oliver Bringmann
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Une nouvelle méthode qui accélère la programmation linéaire en nombres entiers mixtes en utilisant l'apprentissage automatique.
Wenbo Liu, Akang Wang, Wenguo Yang
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Découvrez comment l'optimisation convexe améliore la qualité des maillages 3D pour différentes applications.
Alexander Valverde
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Découvrez comment des méthodes avancées améliorent la recherche de solutions optimales.
Luo Long, Coralia Cartis, Paz Fink Shustin
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ANaGRAM combine l'apprentissage automatique et la physique pour mieux résoudre les problèmes.
Nilo Schwencke, Cyril Furtlehner
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Découvre les méthodes clés et les applications concrètes de l'optimisation dans différents domaines.
Vinit Ranjan, Stefano Gualandi, Andrea Lodi
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Découvrez comment MIAdam améliore la performance et la généralisation des modèles en deep learning.
Long Jin, Han Nong, Liangming Chen
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Découvrez les avantages du SGD-SaI dans l'entraînement en machine learning.
Minghao Xu, Lichuan Xiang, Xu Cai
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Découvre l'algorithme Fast RFB et son impact sur la résolution de problèmes d'optimisation complexes.
Radu Ioan Bot, Dang-Khoa Nguyen, Chunxiang Zong
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Apprends comment l'optimisation graduée améliore les techniques de deep learning.
Naoki Sato, Hideaki Iiduka
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Découvrez SFLA, une nouvelle méthode pour gérer l'incertitude dans la prise de décision.
Yihong Zhou, Yuxin Xia, Hanbin Yang
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Découvrez comment les noyaux trigonométriques améliorent les algorithmes quantiques variationnels dans des environnements bruyants.
Luca Arceci, Viacheslav Kuzmin, Rick Van Bijnen
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Découvre comment l'optimisation basée sur des substituts transforme les processus chimiques pour une meilleure efficacité.
Mathias Neufang, Emma Pajak, Damien van de Berg
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Les machines Ising sont des outils innovants pour relever des défis d'optimisation complexes.
Yunuo Cen, Zhiwei Zhang, Zixuan Wang
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Découvre comment les méthodes stochastiques de premier ordre simplifient les défis d'optimisation.
Chuan He
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Découvrez comment la décomposition polaire et le problème de Procrustes simplifient les défis liés aux matrices.
Foivos Alimisis, Bart Vandereycken
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Apprends à prendre de meilleures décisions quand c'est flou et à réduire les regrets.
Eilyan Bitar
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Combiner le jeu humain et l'apprentissage automatique pour améliorer les conceptions de matériaux.
Christopher W. Adair, Oliver K. Johnson
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Découvrez de nouvelles méthodes pour résoudre des problèmes d'autovalues avec plus d'efficacité et de flexibilité.
Foivos Alimisis, Daniel Kressner, Nian Shao
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Des méthodes avancées changent la façon dont on optimise des recettes complexes.
Lam Ngo, Huong Ha, Jeffrey Chan
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Un aperçu de comment le clustering organise des données similaires pour une meilleure analyse.
Zachary Friggstad, Mahya Jamshidian
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De nouvelles techniques améliorent l'efficacité d'apprentissage des agents IA quand les environnements changent.
Benjamin Ellis, Matthew T. Jackson, Andrei Lupu
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