Améliorer l'optimisation avec des techniques de gradient à mémoire limitée pour de meilleures performances.
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La science de pointe expliquée simplement
Améliorer l'optimisation avec des techniques de gradient à mémoire limitée pour de meilleures performances.
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Voici DREA, un nouvel algorithme pour trouver des solutions fiables en optimisation.
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Cette étude propose une nouvelle approche de l'optimisation hors ligne en utilisant des modèles génératifs.
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Utiliser l'apprentissage par renforcement profond pour améliorer l'efficacité des livraisons de camions.
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Explore comment les FGM améliorent l'optimisation sous contraintes de données.
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Cet article explore comment les réseaux de neurones informés par la physique peuvent améliorer l'ordinateur quantique.
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Un aperçu de comment le chiffrement homomorphe aide la descente de gradient en matière de sécurité des données.
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Cet article parle des similarités entre les algorithmes de Monte Carlo et de descente de gradient stochastique.
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Explorer des techniques de réglage efficaces pour la dynamique des véhicules automobiles.
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Présentation d'une méthode améliorée pour l'optimisation en apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode améliore les algorithmes évolutionnaires pour des problèmes d'optimisation complexes.
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Présentation d'un cadre flexible pour optimiser des problèmes complexes sans infos sur les dérivées.
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Présentation d'une méthode pour optimiser des fonctions avec des gradients et des Hessiennes inexactes.
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Un aperçu des problèmes liés à l'entraînement des réseaux de neurones en utilisant des fonctions de perte non différentiables.
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Une méthode pour améliorer l'efficacité des modèles de Mixture of Experts.
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Découvrez comment la douceur peut améliorer le réglage des hyper-paramètres dans l'analyse logicielle.
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La recherche se concentre sur l'optimisation des connexions de graphes à travers des terminaux et des nœuds de Steiner.
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Un aperçu des outils pour vérifier des logiciels optimisés à travers des langages de planification et la vérification déductive.
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Une nouvelle approche de l'optimisation qui combine l'apprentissage automatique avec des méthodes traditionnelles.
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Un aperçu des méthodes de regroupement et de leurs applications pour optimiser les réseaux électriques.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la qualité du design dans la synthèse logique en utilisant l'apprentissage automatique.
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Momentum-SAM propose une alternative efficace aux méthodes d'entraînement traditionnelles pour les réseaux de neurones.
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Explore des techniques d'optimisation numérique pour améliorer la manipulation de la lumière dans des structures nanophotoniques.
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Des chercheurs améliorent les performances des circuits quantiques en utilisant des méthodes innovantes pour de meilleurs résultats.
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Explorer des solutions pour des applis basées sur les données dans des systèmes distribués.
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Un aperçu de comment l'optimisation distribuée s'attaque aux gros défis de données.
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Une planification efficace des robots améliore les opérations du labo et le traitement des échantillons.
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Cette recherche examine les garanties d'optimisation des réseaux déroulés en apprentissage automatique.
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Ce papier met en avant des méthodes pour analyser les relations dans les structures.
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Ce papier parle d'améliorer l'optimisation stochastique grâce à l'échantillonnage de données récurrent et des méthodes de régularisation.
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Un nouveau préconditionneur améliore les méthodes itératives dans les tâches d'optimisation de trajectoire.
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Apprends comment les benchmarks explicables améliorent la compréhension des algorithmes d'optimisation.
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ELRA ajuste les taux d'apprentissage pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle approche pour la planification de jobs avec des ressources limitées en utilisant des techniques de programmation génétique.
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Une nouvelle approche pour améliorer l'optimisation dans des scénarios complexes en utilisant des simulations.
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Découvre une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de la planification du mélange d'essence.
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Une nouvelle technique pour optimiser les gros modèles de langage tout en gardant la performance.
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CAMBranch améliore l'optimisation en Programmation Linéaire Mixte à Entiers avec des techniques d'apprentissage automatique.
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Un nouveau cadre apprend des points de départ efficaces pour une optimisation des points fixes plus rapide.
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