Derniers articles pour Techniques d'optimisation

Introduction de D-SOBA, un nouvel algorithme pour l'optimisation bilatérale décentralisée.

Une nouvelle méthode intègre des stratégies de recherche locale dans l'optimisation bayésienne pour des problèmes complexes.

Une nouvelle approche pour optimiser les expériences malgré des facteurs environnementaux incontrôlables.

Explorer le rôle du recuit quantique dans l'optimisation approximative et ses avantages par rapport aux méthodes classiques.

Examiner les complexités de relier des points dans un graphe sans chevauchement des chemins.

Un aperçu de comment les algorithmes génétiques aident dans la recherche sur les polytopes en réseau.

Apprends à repérer et résoudre les goulets d'étranglement de performance en informatique.

Cet article parle de stratégies pour améliorer l'estimation des hypergradients dans la programmation à deux niveaux.

Explorer des méthodes quantiques pour améliorer la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Examiner des approches quantiques pour résoudre efficacement des défis d'optimisation difficiles.

Une méthode pour mieux visualiser les résultats dans les défis d'optimisation multi-objectifs.

Un aperçu de l'apprentissage méta riemannien pour un apprentissage efficace avec peu d'exemples.

Un aperçu de la planification efficace des jobs dans différents scénarios pour réduire le temps d'achèvement.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité de la communication dans l'entraînement de modèles distribués.

Une nouvelle méthode améliore l'ajustement des paramètres dans les systèmes électriques en utilisant la différentiation automatique.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité des systèmes décentralisés avec des délais de communication.

Apprends comment le CPP gère les incertitudes dans l'optimisation pour de meilleures prises de décision.

La recherche met en avant les défis pour couvrir des éléments ordonnés en utilisant des graphes dirigés de manière efficace.

Explore comment Adam améliore l'entraînement des modèles de deep learning et surpasse la descente de gradient.

Explorer comment les symétries dans les fonctions de perte influencent la dynamique de l'AGD pendant l'apprentissage profond.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer le contrôle prédictif par modèle avec des techniques d'apprentissage profond.

Un nouveau modèle cible efficacement les nœuds dans les GNN avec un minimum de changements.

Une nouvelle méthode qui combine des techniques de rétroaction et de contre-diabatiques améliore la préparation des états quantiques.

Une méthode pour maximiser les récompenses dans le traitement des tâches tout en gérant les coûts de manière efficace.

Une nouvelle étape améliore le raffinement des solutions dans des problèmes d'optimisation difficiles.

MO-COHDA transforme les systèmes énergétiques avec une optimisation distribuée efficace.

De nouvelles méthodes améliorent l'optimisation des états quantiques neuronaux en utilisant des techniques de géométrie de décision.

Cet article parle d'une méthode pour optimiser la conception expérimentale en utilisant des techniques de flux de gradient.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité du routage des véhicules en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Cette étude examine comment le préconditionnement peut améliorer la performance du SGD par rapport à la régression ridge.

CGPO améliore la prise de décision dans des scénarios incertains avec des actions mixtes.

Découvrez de nouvelles stratégies pour optimiser la planification des ateliers de production avec des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Une méthode combinant la priorisation des tâches et un calcul efficace pour le contrôle robotique.

Explorer des méthodes de travail d'équipe entre agents dans l'optimisation et les jeux sur les réseaux.

Une nouvelle approche pour s'attaquer aux plateaux stériles dans l'optimisation de l'informatique quantique.

Présentation de DUETS : une méthode pour optimiser la prise de décision distribuée avec un minimum de communication.

Apprends comment SGD avec Clipping améliore l'estimation des gradients dans des environnements de données bruyantes.

De nouvelles méthodes améliorent l'optimisation sans dépendre de la continuité de Lipschitz.

Utiliser des algorithmes quantiques pour améliorer la conception des stratifiés et les séquences d'empilage.

Une nouvelle méthode pour optimiser efficacement les poids dans des tâches d'apprentissage automatique multi-objectifs.