Artigos mais recentes para Desenvolvimento de Algoritmos

FedSC melhora o treinamento de modelos enquanto mantém a privacidade do usuário no aprendizado federado.

Explorando o impacto da estrutura PAC-Bayes na generalização de aprendizado de máquina.

Estratégias melhoradas para agendamento eficiente de trabalho em máquinas paralelas.

Um estudo sobre como melhorar a precisão das previsões em modelos de regressão.

Investigando rotas fechadas em grafos com restrições de visita específicas.

Uma nova abordagem integra algoritmos quânticos e técnicas de múltiplos níveis pra resolver problemas complexos.

Apresentando o BRO, um jeito avançado de fazer robôs aprenderem mais rápido.

Esse estudo analisa os benefícios de pausar as atualizações em sistemas de aprendizado por reforço.

A Teoria da Divergência de Tráfego dá umas dicas de como gerenciar o desempenho da rede de forma eficaz.

Novo algoritmo melhora a eficiência de aprendizado em várias tarefas.

O Pace adapta os processos de aprendizado em tempo real pra um aprendizado contínuo e duradouro.

Uma nova abordagem melhora a consistência das normais em nuvens de pontos.

Um novo método para modelar de forma eficiente misturas gaussianas complexas.

Pesquisadores estão investigando algoritmos quânticos para otimizar o problema do Max-Cut de forma eficiente.

Explore o papel da memória e do contexto em melhorar o aprendizado de máquina.

Aumentação de Trajetória Generativa melhora a tomada de decisão em RL offline.

Explorando o papel do gradiente descendente na otimização estocástica e suas implicações para o tamanho da amostra.

A pesquisa enfrenta o problema da busca por buracos negros em redes em mudança.

Um estudo sobre como o agrupamento de usuários melhora o desempenho dos algoritmos de recomendação.

Um novo método que acelera as decisões no problema do semi-bandit de matroid.

Explorando métodos quânticos para computar de forma eficiente distribuições estacionárias em processos de Markov.

Avaliação de algoritmos para segmentação eficaz de frases musicais e análise de estrutura.

Um novo método aborda a justiça em tarefas de classificação de aprendizado de máquina.

Essa pesquisa examina como os morfismos episturmians afetam as palavras de retorno em sequências.

Um novo algoritmo melhora os processos de otimização usando íons aprisionados.

Este estudo desenvolve algoritmos pra aumentar a resistência de sistemas distribuídos a dispositivos com defeito.

Apresentando um algoritmo eficaz que usa políticas existentes pra ter resultados de aprendizado melhores.

Essa abordagem melhora a busca por soluções em problemas esparsos.

A conferência GECCO explora o impacto das estratégias de seleção no desempenho dos algoritmos.

Um novo método melhora o desempenho do MCTS em ambientes de tomada de decisão complexos.

Uma nova abordagem para otimizar estruturas de árvore sob restrições de carga.

Um novo método que melhora o planejamento e a tomada de decisões em aprendizado por reforço.

Um novo método melhora o aprendizado dos agentes em ambientes de aprendizado por reforço.

Este estudo fala sobre as dificuldades de desaprender dados de modelos de machine learning.

Analisando a superotimização em DAAs e seu impacto no desempenho do modelo.

Mínimos locais e platôs estéreis atrapalham o treinamento de algoritmos quânticos.

Melhorando a precisão das previsões através de métodos inovadores de agregação de perda.

Um novo método melhora a tomada de decisões em ambientes incertos usando Monte-Carlo Tree Search.

Esse artigo analisa como o planejamento de orçamentos afeta os modelos de DNC na resolução de problemas.

Uma olhada em métodos baseados em subobjetivos para desafios complexos de raciocínio em IA.