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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.

Les logiques différentiables améliorent l'apprentissage machine grâce à de meilleures techniques de vérification formelle et d'entraînement.

Un aperçu des problèmes et des solutions pour les algorithmes quantiques variationnels dans des environnements bruyants.

Présentation d'un nouvel algorithme pour les problèmes d'optimisation bi-niveau contraints en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans l'optimisation bayésienne, en se concentrant sur la qualité des solutions.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans les défis de coloration de graphes et de coloration de bande passante.

De nouvelles méthodes de rétrécissement améliorent l'estimation hessienne pour les tâches d'optimisation en apprentissage machine.

Explorer une nouvelle méthode pour prendre de meilleures décisions dans différents domaines.

Un guide des méthodes et stratégies d'échantillonnage en optimisation boîte noire.

Combiner des réseaux de tenseurs et des circuits quantiques améliore la précision dans la simulation de systèmes complexes.

Explore comment le momentum améliore la descente de gradient stochastique en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour améliorer les solutions ACOPF en utilisant des relaxations de plans de coupe linéaires.

Une nouvelle méthode simplifie la conception d'architectures neuronales pour plusieurs objectifs.