Derniers articles pour Techniques d'optimisation

Des chercheurs découvrent que des modèles plus simples peuvent rivaliser avec des réseaux plus profonds en termes de performance.

Sophia accélère la formation des modèles de langage tout en réduisant les coûts et les besoins en ressources.

Un aperçu concis des fonctions d'ensemble, de leurs types et des méthodes d'optimisation.

Cet article parle d'une méthode pour adapter la taille des pas dans l'apprentissage par renforcement.

L'optimiseur Lookaround améliore l'entraînement des modèles en intégrant une moyenne des poids tout au long du processus.

Explorer le rôle des minima plats dans l'amélioration des performances des modèles de machine learning.

Découvre des méthodes efficaces pour aborder des problèmes complexes de points selles.

Une nouvelle méthode améliore le sensing compressé grâce à l'optimisation en nombres entiers mixtes.

Analyser des stratégies pour résoudre efficacement le problème du bin packing dans divers scénarios du monde réel.

Une nouvelle approche améliore la confidentialité tout en optimisant la performance des agents collaboratifs.

Explore de nouvelles méthodes pour améliorer la prise de décision en situation d'incertitude.

Un aperçu de l'impact de RGD sur la performance et la généralisation des modèles.

Un aperçu des méthodes d'optimisation polynomiale et de leurs implications pratiques.

Un nouvel algorithme hybride améliore l'efficacité pour résoudre de gros problèmes d'optimisation polynomiale.

Présentation d'un nouveau cadre d'optimisation pour entraîner des réseaux de neurones en utilisant des structures de variétés.

Découvrez comment Hydroflow et les e-graphs améliorent l'efficacité du traitement des données.

L'automatisation du processus de réglage améliore les performances dans des systèmes complexes comme les accélérateurs de particules.

De nouvelles méthodes adaptatives améliorent l'optimisation bi-niveau en apprentissage profond.

L'optimisation des informations par gradient améliore la sélection des données pour un entraînement de modèle plus efficace.

La recherche met en avant les avantages du design à largeur réduite dans les QNN.

Présentation de PriorBand, une méthode pour simplifier l'optimisation des hyperparamètres en apprentissage profond.

Cet article parle de comment les approximations de gradient améliorent l'entraînement des modèles de deep learning.

Cet article examine les méthodes de sélection de caractéristiques en apprentissage automatique, en comparant les techniques classiques et quantiques.

Un nouvel optimiseur promet un entraînement plus rapide pour les réseaux de neurones profonds.

Découvrez comment les caractéristiques de la matrice principale simplifient l'analyse de données dans différents domaines.

Découvrez comment la programmation par différences de convexité améliore les solutions d'optimisation dans divers domaines.

Omega améliore les stratégies dans les jeux stochastiques en utilisant efficacement les données passées.

QAOA propose de nouvelles solutions pour les défis d'optimisation rencontrés par les ordinateurs classiques.

Cette étude explore l'utilisation de l'informatique quantique pour optimiser des structures en treillis.

Un guide pour utiliser la Programmation Linéaire Entière dans la prise de décision en IA.

Ce document étudie les relations économiques mixtes causales et non causales en utilisant un estimateur spécialisé.

Une étude sur le placement robuste des capteurs pour améliorer la surveillance de la qualité de l'eau.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation d'état avec des mises à jour efficaces dans le temps.

Examiner le rôle des marches quantiques dans l'optimisation de la division de graphes pour le problème du MAX-CUT.

Des chercheurs innovent des méthodes pour une meilleure optimisation quantique en utilisant des protocoles alimentés en courant alternatif.

Une nouvelle méthode réduit les coûts mémoire pour les optimiseurs avancés en apprentissage automatique.

Une étude examine l'impact des opérateurs de mélange sur la performance du QAOA dans les tâches d'optimisation.

Un nouveau cadre améliore l'optimisation distribuée pour des problèmes complexes non convexes.

SpComp améliore l'efficacité des calculs de matrices creuses grâce à une optimisation intelligente.

Une nouvelle méthode de branchement améliore l'efficacité dans la résolution des MILP en utilisant des coupes GMI.