最適化手法 に関する最新の記事

D-SOBAを紹介するよ、新しい分散バイレベル最適化のアルゴリズムだ。

新しい方法が、複雑な問題のためにベイズ最適化にローカルサーチ戦略を統合してるよ。

制御できない環境要因にもかかわらず、実験を最適化する新しいアプローチ。

量子アニーリングの近似最適化における役割と古典的手法に対する利点を探る。

グラフの点を重ならない道でつなぐ複雑さを調べること。

遺伝的アルゴリズムが格子ポリトープ研究にどんな風に役立つかを見てみよう。

コンピュータのパフォーマンスのボトルネックを特定して修正する方法を学ぼう。

この記事では、バイレベルプログラミングにおけるハイパー勾配推定を強化するための戦略について話しているよ。

強化学習の意思決定を改善するための量子手法を探る。

難しい最適化の問題を効果的に解決するための量子アプローチを検討中。

マルチオブジェクティブ最適化の課題で結果をより見える化する方法。

効率的な少数ショット学習のためのリーマンメタラーニングを探る。

さまざまなシナリオでの効率的なジョブスケジューリングを見て、完了時間を短縮しよう。

新しい技術が分散モデル学習のコミュニケーション効率を改善するんだ。

新しい方法が、自動微分を使って電力システムのパラメータチューニングを改善する。

新しいアルゴリズムが通信遅延のある分散システムの効率を向上させる。

CPPが最適化の不確実性にどう対処して、より良い意思決定をするかを学ぼう。

研究は、有向グラフを使って順序付きアイテムを効率的にカバーする際の課題を明らかにしている。

Adamはディープラーニングモデルのトレーニングを改善して、勾配降下法を上回る方法を探ろう。

深層学習中のSGDダイナミクスにおける損失関数の対称性がどう影響するかを探ってる。

ディープラーニング技術を使ってモデル予測制御を強化する新しい方法を探求中。

新しいモデルは、最小限の変更でGNNのノードを効率的にターゲットにするよ。

フィードバックとカウンターダイアボリック技術を組み合わせた新しい方法が、量子状態の準備を改善する。

タスク処理で報酬を最大化しつつ、コストをうまく管理する方法。

新しいステップが、難しい最適化問題での解決策の洗練を高める。

MO-COHDAは効率的な分散最適化でエネルギーシステムを変革する。

新しい方法が、決定幾何学技術を使ってニューラル量子状態の最適化を改善する。

この記事では、勾配フロー技術を使って実験デザインを最適化する方法について話してるよ。

新しいアプローチで、機械学習技術を使って車両のルーティング効率が向上するんだ。

この研究は、プレコンディショニングがリッジ回帰よりもSGDのパフォーマンスをどう向上させるかを調べてるよ。

CGPOは、不確実な状況での混合アクションによる意思決定を向上させる。

自己監視学習技術を使って、ジョブショップスケジューリングの最適化のための新しい戦略を見つけよう。

タスクの優先順位付けと効率的な計算を組み合わせたロボット制御の方法。

ネットワーク上での最適化やゲームにおけるエージェント間のチームワークの方法を探る。

量子コンピュータの最適化での枯れた高原に取り組む新しいアプローチ。

DUETSの紹介：最小限のコミュニケーションで分散型意思決定を最適化する方法だよ。

ノイズの多いデータ環境でSGDとクリッピングがどんなふうに勾配推定を改善するかを学ぼう。

新しい手法がリプシッツ連続性に頼らずに最適化を向上させる。

量子アルゴリズムを使ってラミネートデザインやスタッキングシーケンスを改善する。

マルチオブジェクト機械学習タスクでの効果的な重み最適化の新しい方法。