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A NeuroSA usa computação neuromórfica pra resolver o problema de Ising de um jeito eficiente.

Novos métodos melhoram o desempenho na fatoração de matrizes usando distribuições de Poisson.

Explorando a aplicação do QRL baseado em Hamiltoniano em desafios de otimização combinatória.

Esse artigo fala sobre como usar aprendizado por reforço quântico pra melhorar a eficiência de junção de bancos de dados.

Essa pesquisa melhora os planos de transporte esparsos pra lidar melhor com dados e interpretação.

Novas técnicas melhoram o mapeamento de estados em mecânica quântica e aprendizado de máquina.

GSDO otimiza problemas complexos sem precisar de derivadas.

Esse estudo apresenta GNNs pra melhorar o matching online em várias plataformas digitais.

Novos métodos para avaliar estados quânticos estão mostrando potencial na computação quântica.

Aprenda como esse método melhora o desempenho de machine learning através de um manuseio eficiente de dados.

Explorando os pontos fortes e fracos do SGD local em diferentes ambientes de dados.

Um novo método melhora o Fisher Empírico para otimizar melhor os modelos.

Uma olhada na Otimização por Enxame de Partículas e suas aplicações em várias áreas.

Explorando as limitações da Otimização Direta de Preferências no treinamento de modelos de linguagem.

Uma olhada nas técnicas de maximização lexicográfica e suas aplicações práticas.

Apresentando um método pra melhorar a análise de dados usando modelagem hierárquica e estatísticas bayesianas.

Novos métodos têm como objetivo melhorar a precisão da matriz em modelagem 3D.

Um novo algoritmo melhora a eficiência do aprendizado federado enquanto garante a privacidade dos dados.

Uma nova maneira de otimizar sistemas complexos de forma eficaz dentro das limitações.

Este artigo analisa redes lineares profundas e o impacto da nitidez no treinamento.

Este estudo analisa a integração de LLMs em algoritmos evolutivos para otimização.

Usando métodos baseados em lógica pra melhorar a eficiência e os resultados do design de processos químicos.

Aprenda como o bagging melhora o desempenho do modelo em várias aplicações.

Um novo método melhora a eficiência em se adaptar a problemas de otimização que mudam.

Um novo método melhora o treinamento de redes neurais que resolvem equações diferenciais parciais.

Este estudo revela as propriedades e aplicações de matrizes normais e gráficos balanceados.

Uma nova abordagem pra melhorar a modelagem de processos analisando logs de eventos.

Freya PAGE melhora a eficiência em computação distribuída com velocidades de computador desiguais.

Apresentando um método flexível para taxas de aprendizado que melhora o desempenho do modelo sem cronogramas pré-definidos.

Um método rápido pra resolver problemas de otimização usando superquantis.

Um novo método combina aprendizado não supervisionado com otimização combinatória pra melhorar a tomada de decisões.

Novos métodos melhoram a otimização em cenários complexos usando espaços latentes e ruído.

Uma nova abordagem melhora a otimização de funções de perda complexas em redes neurais.

Uma olhada no papel do SCP na otimização e suas aplicações.

O Forward Gradient Unrolling oferece soluções eficientes para otimizar grandes modelos de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência da otimização bi-nível não convexa em aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre um método novo pra resolver problemas QUBO de forma eficiente.

Um novo método melhora o treinamento de modelos criando conjuntos de dados sintéticos eficazes.

Melhorando o desempenho da programação lógica analisando o compartilhamento de variáveis e a linearidade.

Adam-mini reduz o uso de memória para treinar grandes modelos de linguagem, mantendo o desempenho.