Matemática - Otimização e Controlo

Analisando o problema do colapso de recompensa em modelos de linguagem grandes e possíveis soluções.

Explorando aprendizado que preserva a privacidade enquanto resolve problemas de comunicação em aprendizado por reforço federado.

Um novo método melhora a eficiência do NMPC usando estratégias de espaço de busca adaptativas.

Uma olhada nos conceitos chave e aplicações da otimização.

Uma abordagem nova melhora a otimização de modelos complexos de aprendizado de máquina usando métodos de segunda ordem.

Uma nova abordagem combina NMF e SDP para um agrupamento eficaz.

Um olhar sobre como máquinas baseadas em osciladores enfrentam problemas complexos de otimização.

A DEGAS oferece soluções eficientes pra problemas complexos com atrasos variáveis.

Analisando os pontos KKT no programa de Motzkin-Straus revela insights sobre a estrutura do gráfico.

Descobrindo realizações mínimas e observabilidade em sistemas LPV para melhores estratégias de controle.

Um estudo sobre como otimizar ações em grandes grupos de agentes interagindo.

Um guia simples sobre o gradiente descendente e seus métodos de otimização.

Explorando como a computação quântica pode melhorar tarefas de otimização.

Pesquisas propõem novas ODEs neurais que respeitam restrições de variedade em robótica.

Um método pra melhorar o controle ótimo sobre sistemas definidos por PDEs.

Este artigo explora métodos avançados em otimização restrita usando técnicas adaptativas.

Novas técnicas melhoram soluções em programação quadrática complexa em várias aplicações.

O framework MEX melhora a exploração e a tomada de decisão em aprendizado por reforço online.

Estratégias para controlar sistemas influenciados pela aleatoriedade usando equações de McKean-Vlasov.

Transformando métricas brutas em pontuações pra uma compreensão melhor nas organizações.

Analisando a perda de privacidade no Noisy-SGD com funções de perda não convexas.

Esse artigo apresenta um método pra estimar os ângulos de fase da voltagem em redes de energia elétrica.

Redes neurais oferecem novas maneiras de resolver equações de Poisson complexas em altas dimensões.

Métodos para controlar sistemas de parâmetros distribuídos usando flatness e designs de backstepping.

A Codificação de Mudança de Nó oferece uma abordagem melhor para o Problema do Caixeiro Viajante.

Este artigo analisa métodos eficazes para avaliar estratégias usando processos de decisão de Markov.

Uma olhada rápida na estabilidade e importância dos materiais cristalinos.

Um novo algoritmo pra ajustar o tamanho do passo em tarefas de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre o papel do Clip21 em melhorar a privacidade diferencial durante o treinamento de modelos.

Um novo framework enfrenta os desafios de agentes bizantinos na otimização distribuída.

Novos algoritmos melhoram a eficiência na resolução de problemas complexos de otimização.

Esse artigo apresenta um modelo pra maximizar as recompensas no problema do bandido inquieto.

Um novo método melhora a velocidade e a estabilidade em processos de otimização.

Um modelo para a regulação hormonal em sistemas biológicos.

Uma nova abordagem melhora a eficiência do aprendizado online e reduz o custo computacional.

A pesquisa foca em melhorar a tomada de decisão para robôs em ambientes complexos.

Nova técnica melhora o gerenciamento de temperatura em baterias resfriadas por fluido usando IA.

Uma nova abordagem simplifica o compartilhamento de dados para um aprendizado distribuído mais eficiente.

FedSMOO melhora o aprendizado federado ao lidar com a diversidade de dados e problemas de comunicação.

Analisando como direcionar sistemas de ondas de forma eficaz usando técnicas de controle.