最適化手法 に関する最新の記事

この記事では、QUBO問題を効率的に解く新しい方法について話しています。

新しい手法が効果的な合成データセットを作ることでモデルの訓練を強化する。

変数の共有と線形性を分析して論理プログラミングのパフォーマンスを向上させる。

Adam-miniは、大きな言語モデルのトレーニングにおけるメモリ使用量を減らしつつ、パフォーマンスを維持するんだ。

MEMENTOを紹介するよ、組合せ最適化の問題解決をメモリを使って改善する新しい方法だよ。

複雑な機械学習のシナリオにおける保存法則とその役割を探る。

新しい方法が、非負行列因子分解における弦距離を使ってデータ分析を強化するんだ。

FAdamは、より良い結果を得るために強化された技術を使って機械学習のトレーニングを最適化する。

この研究では、サロゲートモデルを使って物流タスクの割り当てを最適化する新しい方法を提案しているよ。

新しい手法がエネルギー管理や複雑なシステムでの意思決定の質を向上させる。

新しい手法は、ハイパーパラメータと報酬関数を同時に最適化することで、深層強化学習を改善する。

イジングマシンが最適化手法をどう進化させるかを探る。

新しい適応型オプティマイザーが、大規模なニューラルネットワークのトレーニングでのメモリ使用量を減らすよ。

トレーニングデータなしで最大独立集合問題を解決する新しいアプローチ。

複雑な環境での専門家の行動を分析してコスト関数を導出する方法。

反実仮想の説明が最適化の決定の明確さをどう改善するかを学ぼう。

ローカルベイズ戦略におけるUCBを通じて最適化手法を改善する。

新しい戦略が不確実な環境での最適化を改善する。

対照的ポリシー勾配は、言語モデルを強化するより効率的な方法を提供するよ。

最適化タスクで複数の目標を調整するためのアルゴリズムを紹介します。

複雑なエンジニアリングやロボティクスのタスクにおけるより良い解決策のための新しい方法を紹介します。

新しいイジングマシンモデルが最適化問題の解決と計算速度を改善した。

新しい手法が複雑なデータに対する双曲線空間でのSVMのパフォーマンスを改善する。

アルゴリズムは、動的な環境で近似の質と一貫性をうまくバランスさせるんだ。

時間ウィンドウベースの手法を通じて、モーメンタム付きSGDの収束を分析する。

この研究は、高度な最適化手法を使って変分量子固有値ソルバーを強化してるんだ。

ベイズオンライン学習が新しいデータでモデルをどう適応させるか学ぼう。

新しいアプローチで難しい確率分布からのサンプリングが改善される。

新しいソルバーが組合せ最適化タスクの解決速度と質を向上させるよ。

動的な環境で機械学習モデルを最適化するアプローチを探る。

既存のデータを使ってデザイン最適化を改善する新しい方法ができたよ。

複雑な問題解決のためのGRASPとランダムキー最適化を組み合わせた新しい方法。

新しいアルゴリズムが、通信圧縮を用いた分散バイレベル最適化の効率を改善する。

新しい制御方法が、ノイズの多い観測値を持つ複雑なシステムでの意思決定を改善する。

この記事では、大規模な状態空間における効率的な意思決定のための自然政策勾配について考察しています。

GAT-Steinerは、効率的な回路設計のためのスタイナー点をすぐに予測するよ。

戦略的なリセットを通じて検索効率を高める方法。

コンピュータサイエンスで3色塗り可能なグラフを効率的に色付けする方法を探ってる。

新しいアルゴリズムがノイズのある条件下でのサブモジュラー最適化を使ってレコメンデーションを改善する。

この研究は、確率モデルにおける確率的NGVIの収束率を評価してる。