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Un nuovo metodo migliora l'efficienza e l'accuratezza della stima a orizzonte mobile per applicazioni in tempo reale.

Un nuovo metodo migliora la presa di decisioni in condizioni di incertezza nell'apprendimento offline.

Uno sguardo a come i meccanismi di attenzione migliorano l'elaborazione del linguaggio nell'IA.

Nuove tecniche migliorano il recupero del segnale nel sensing compresso usando operatori prossimali.

Nuove tecniche migliorano le prestazioni degli SVM contro i dati rumorosi.

Uno sguardo a come l'ottimizzazione bilevel migliora la gestione e la pianificazione del traffico.

Esplorando l'ottimizzazione multi-obiettivo nel calcolo variaziunale usando cubiche riemanniane.

Esaminando varie strategie per un'ottimizzazione efficace in spazi di ricerca finiti e infiniti.

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Un nuovo metodo migliora la sintesi delle particelle gestendo le incertezze di produzione.

Questo documento parla della gestione del rumore nell'ottimizzazione di zeroth-order per ottenere soluzioni migliori.

Impara metodi per assegnare in modo efficiente compiti e lavoratori, riducendo i costi.

Un nuovo approccio per migliorare l'efficienza del fuzzing hardware usando il PSO.

Presentiamo un framework per semplificare la regolarizzazione sparsa attraverso tecniche di ottimizzazione liscia.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'ottimizzazione bayesiana usando tecniche di meta-apprendimento.

Un nuovo framework riduce le necessità di misurazione per gli algoritmi quantistici.

Esaminando come le leggi di conservazione influenzano l'addestramento e le prestazioni del modello.

Uno studio su come migliorare i metodi di approssimazione delle funzioni e la loro stima dell'errore.

Presentiamo MYVT: un metodo per un'ottimizzazione efficace nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza delle macchine Ising nella risoluzione di problemi complessi di ottimizzazione.

Questo studio esamina come i componenti degli algoritmi influenzano le prestazioni nell'ottimizzazione multiobiettivo.

Un nuovo metodo migliora le miscele gaussiane per fare previsioni migliori in distribuzioni complesse.

Un metodo che usa dati per progettare controllori per sistemi non lineari tramite Funzioni di Lyapunov di Controllo.

I ricercatori stanno migliorando i circuiti quantistici per aumentare l'efficienza e l'affidabilità del calcolo.

Esplorare i legami tra la struttura della rete e le prestazioni di ottimizzazione dell'elettricità.

Un nuovo modo per gestire l'ottimizzazione decentralizzata in sistemi con vincoli affini.

Una nuova prospettiva sul ruolo del Group LASSO nella selezione delle caratteristiche e nell'ottimizzazione.

Un nuovo approccio che usa metodi casuali migliora la ricerca di soluzioni con vincoli.

Le correzioni di ordine superiore migliorano i metodi di ottimizzazione per funzioni complesse.

Esplorando l'impatto del softmax sull'addestramento di modelli linguistici grandi e i recenti progressi.

Uno sguardo all'importanza dei vincoli degli autovalori nell'ottimizzazione delle matrici.

Presentiamo PG-GLOnet per affrontare in modo efficiente i problemi di ottimizzazione ad alta dimensione.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'ottimizzazione degli iperparametri nel machine learning.

Utilizzare i trasformatori migliora l'ottimizzazione bayesiana su diversi set di dati.

Un nuovo modo per tagliare le lunghezze dei fili nel layout dei circuiti in modo efficiente.

Una panoramica su come la geometria dell'informazione può migliorare le tecniche di machine learning.

Un nuovo metodo migliora la modellazione predittiva e l'ottimizzazione, affrontando sfide importanti.

Un framework che migliora il confronto delle prestazioni degli algoritmi attraverso intuizioni visive.

Esplorando i quantum annealers per ottimizzare le tecniche di test del software.

Nuove tecniche migliorano la velocità delle soluzioni nell'ottimizzazione combinatoria usando la distillazione progressiva.