Matematica - Ottimizzazione e controllo

Esplorando l'algoritmo Q-learning a due scale temporali nell'apprendimento rinforzato a campo medio.

Un nuovo approccio combina strategie basate su modelli e strategie senza modelli per migliorare le performance del sistema.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione del design in campi complessi.

Un nuovo metodo per l'ottimizzazione del portafoglio che si concentra su efficienza e gestione del rischio.

Un'analisi del comportamento di SGD nel machine learning con approfondimenti su autovalori e stabilità dell'allenamento.

La ricerca si concentra su sistemi attivi per ridurre la resistenza aerodinamica nelle auto.

Questo articolo esamina il comportamento della folla e le strategie per una gestione efficace.

Introducendo nuovi metodi per problemi di ottimizzazione complessi su spazi curvi.

Presentando algoritmi innovativi per sfide complesse di ottimizzazione.

Esplorando il ruolo del gradiente discendente nell'ottimizzazione stocastica e le sue implicazioni sulla dimensione del campione.

Strategie per prendere decisioni migliori quando ci si trova di fronte a risultati incerti.

Questo documento esplora come la tecnologia possa migliorare le opzioni di trasporto urbano.

Uno sguardo al collasso neurale e al suo impatto sui modelli di deep learning.

I ricercatori migliorano i metodi per identificare forme nascoste usando misurazioni dei contorni.

Esplora il legame tra sistemi di controllo discreti e tecniche di deep learning.

Esaminare soluzioni per migliorare i mercati d'asta e la loro efficienza per tutti i trader.

Analizzando l'importanza dei laplaciani di grafi nella connettività e nella struttura.

Esplorando come l'iterazione di politica imprecisa aiuti a prendere decisioni in ambienti incerti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e l'equità nelle operazioni di prelievo nei magazzini con i robot.

Un nuovo metodo migliora la qualità nella produzione additiva ottimizzando il design e l'ordine di costruzione.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dell'impedenza nelle reti a bassa tensione sbilanciate.

Introducendo un nuovo metodo per migliorare il processo decisionale nelle operazioni di potere incerte.

Impara a identificare i sistemi lineari che cambiano comportamento in base ai dati.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del fine-tuning e riduce l'uso di memoria per i grandi modelli di linguaggio.

Un metodo per migliorare l'ottimizzazione su spazi curvi con calcoli imprecisi.

Un nuovo metodo per gli agenti per ottimizzare le prestazioni mentre si assicurano che i vincoli siano rispettati.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini negli autoencoder tramite un trasporto ottimale dinamico.

Questo articolo parla di un metodo semplificato per il controllo ottimale usando informazioni sullo stato.

iPOD offre una soluzione pratica per gestire i dati in simulazioni complesse di PDE.

Uno studio sui metodi di controllo efficaci per telescopi spaziali avanzati come LUVOIR.

Questo approccio migliora la ricerca di soluzioni in problemi rari.

Esaminare tecniche di ottimizzazione per funzioni convesse difficili in spazi geometrici unici.

Scopri PANBB, un nuovo metodo per una rilassamento della struttura cristallina efficiente nella scienza dei materiali.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza della produzione di film sottili nell'elettronica e nell'ottica.

La ricerca introduce metodi avanzati per soluzioni di copertura di rete efficienti.

Esplorando come i GMFG modellano interazioni diverse tra agenti in sistemi complessi.

Questo articolo parla di privacy e pregiudizi negli algoritmi predittivi per dati sensibili.

Un nuovo metodo di decadimento del peso migliora la sparsa-ficazione nelle reti neurali.

Un metodo che utilizza MCMC per una generazione efficace di campioni negativi nell'apprendimento contrastivo.

Uno sguardo ai metodi per gestire sistemi influenzati dal tempo, come il flusso di calore.