Derniers articles pour Techniques d'optimisation

Une approche détaillée pour organiser les macros afin d'améliorer les performances des puces.

Cet article parle des façons d'accélérer les calculs dans les processus gaussiens additifs.

Cette étude présente un modèle pour aligner les normes avec plusieurs valeurs dans des systèmes d'agents.

Une nouvelle approche pour améliorer le calcul de l'attention dans les grands modèles de langage.

Explorer des méthodes pour réduire les erreurs dans les systèmes décentralisés.

La descente par fonction aléatoire simplifie l'optimisation en rendant le choix de la taille des étapes plus facile.

De nouvelles limites sur la taille de support améliorent les méthodes d'optimisation en planification et en programmation mixte-integer.

Méthodes innovantes pour améliorer la maximisation de fonctions sous-modulaires dans des contextes en ligne et hors ligne.

ParaOpt propose des solutions efficaces pour les problèmes de contrôle optimal en utilisant des techniques de préconditionnement innovantes.

De nouvelles idées sur le modèle d'Ising améliorent les techniques d'optimisation pour diverses applications.

Une méthode en deux étapes pour améliorer les résultats dans les processus de décision de Markov à plusieurs objectifs.

Une nouvelle approche améliore l'optimisation dans les VQAs, en s'attaquant aux défis des paysages énergétiques.

De nouveaux algorithmes réduisent la complexité pour optimiser les matrices SPD en apprentissage machine et en statistiques.

Une nouvelle approche pour concevoir des circuits quantiques efficaces en utilisant la Base de Blocs Récursifs Standards.

De nouvelles méthodes améliorent le réglage des hyperparamètres en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour optimiser plusieurs objectifs sur des variétés riemanniennes.

Explorer le rôle de l'informatique quantique pour résoudre efficacement des problèmes d'optimisation.

Optimise l'entraînement du machine learning en ajustant les tailles de batch selon la performance du serveur.

Un nouveau modèle améliore la communication entre les GPU pendant l'entraînement en machine learning.

Découvrez comment NUBO aide les chercheurs à optimiser des évaluations coûteuses en utilisant des techniques bayésiennes.

Découvrez comment les distances régularisées améliorent l'analyse de forme et le traitement géométrique.

Une nouvelle approche pour améliorer les stratégies de prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des DNN pour les petits appareils sans perdre en précision.

Une nouvelle approche combine des méthodes quantiques et classiques pour s'attaquer à des problèmes d'optimisation complexes.

PAO rend l'optimisation plus facile à utiliser et à comprendre.

Cet article parle des techniques pour optimiser les problèmes de contrôle dans les systèmes distribués.

Explorer de nouvelles perspectives sur la méthode de Nesterov pour l'optimisation en apprentissage automatique.

Les nouveaux réseaux quantiques résiduels améliorent l'apprentissage dans les systèmes quantiques.

Découvrez un nouvel algorithme pour résoudre efficacement des problèmes de programmation linéaire entière.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des systèmes distribués avec une communication limitée.

Un aperçu de PUBO et QUBO pour de meilleures solutions d'optimisation quantique.

Ce taf propose des approches innovantes pour résoudre des défis d'optimisation mixte.

Un nouveau cadre améliore la récupération d'images à partir de données limitées ou bruyantes.

Révolutionner l'optimisation avec des techniques quantiques pour des solutions plus rapides et plus efficaces.

Des méthodes innovantes pour améliorer l'efficacité des systèmes électriques complexes.

Une étude sur le déploiement efficace d'applications dans le Cloud en utilisant diverses méthodes d'optimisation.

Une étude révèle comment la taille des lots influence les performances d'entraînement des réseaux de neurones profonds.

Un aperçu des méthodes pour aborder les défis d'optimisation convexe-concave.

Cette étude examine le rôle de l'annealing quantique dans l'optimisation de problèmes complexes.

Une approche structurée pour améliorer le contrôle prédictif par modèle en utilisant la théorie des catégories.