最適化手法 に関する最新の記事

チップ性能向上のためのマクロ整理の具体的アプローチ。

この記事では、加法的ガウス過程における計算を速くする方法について話してるよ。

この研究では、エージェントシステムにおける複数の価値観とノルムを調整するためのモデルを示してるよ。

大規模言語モデルの注意計算を改善するための新しいアプローチ。

分散システムにおけるエラー削減の方法を探る。

ランダム関数降下法は、ステップサイズの選択を簡単にすることで最適化を効率化するんだ。

サポートサイズに関する新しい制約が、スケジューリングや混合整数プログラミングの最適化手法を改善する。

オンラインおよびオフライン環境でのサブモジュラ関数最大化を強化する革新的な方法。

ParaOptは革新的な前処理技術を使って最適制御問題に対する効率的なソリューションを提供してるよ。

イジングモデルに関する新しい知見が、さまざまなアプリケーションの最適化技術を向上させる。

マルチオブジェクティブマルコフ決定過程の成果を向上させるための二段階の方法。

新しいアプローチがVQAの最適化を向上させ、エネルギーランドスケープの課題に対処してるよ。

新しいアルゴリズムで、機械学習や統計のSPD行列の最適化が簡単になったよ。

標準再帰ブロック基底を使って効率的な量子回路をデザインする新しいアプローチ。

新しい方法が機械学習のハイパーパラメータチューニングを改善する。

リーマン多様体で複数の目的を最適化する新しいアプローチ。

量子コンピュータが最適化問題を効率的に解く役割を探る。

サーバーのパフォーマンスに基づいてバッチサイズを調整して、機械学習のトレーニングを最適化しよう。

新しいモデルが機械学習のトレーニング中にGPU同士のコミュニケーションを強化する。

NUBOが研究者たちが高額な評価をベイジアン手法で最適化するのをどう助けるか学んでみよう。

正則化距離が形状解析やジオメトリ処理をどう改善するかを見つけよう。

強化学習における意思決定戦略を改善する新しいアプローチ。

新しい方法が小型デバイスのDNN効率を向上させて、精度を落とさずに済む。

新しいアプローチは、量子法と古典的手法を組み合わせて複雑な最適化問題に挑んでるんだ。

PAOは最適化を使いやすく、わかりやすくしてるよ。

この記事では、分散システムの制御問題を最適化するための技術について話してるよ。

機械学習最適化のためのネステロフ法の新しい洞察を探る。

新しい残差量子ニューラルネットワークが量子システムの学習を改善するよ。

整数線形計画問題を効率的に解決する新しいアルゴリズムを発見しよう。

新しい方法が、通信が限られた分散システムでの意思決定を改善する。

PUBOとQUBOを使った量子最適化ソリューションの探求。

この作業では、混合最適化の課題を解決するための革新的なアプローチを紹介してるよ。

新しいフレームワークが、限られたデータやノイズの多いデータからの画像復元を強化するよ。

量子技術で最適化を革命的に進化させて、もっと早くて効率的な解決策を提供する。

複雑な電力システムの効率を向上させる革新的な方法。

クラウドでの効率的なアプリケーションデプロイに関する研究、いろんな最適化方法を使って。

研究によると、バッチサイズがディープニューラルネットワークのトレーニングパフォーマンスにどう影響するかがわかった。

凸凹最適化の課題に取り組むための方法の概要。

この研究は、量子アニーリングが複雑な問題を最適化する役割を調べてるよ。

カテゴリー理論を使ってモデル予測制御を強化するための構造的アプローチ。