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RLOR melhora o aprendizado por reforço profundo para soluções de pesquisa operacional adaptáveis.

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Um novo método para otimizar aprendizado de máquina mantendo a ortogonalidade de forma eficiente.

Explorando métodos de extragradiente pra resolver problemas complexos de otimização.

Este artigo fala sobre um novo método para estabilizar o treinamento de hipernetworks.

Uma nova abordagem que integra Otimização Bayesiana com sistemas multiagente pra melhorar o trabalho em equipe.

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Explorando uma abordagem randomizada pra enfrentar problemas de otimização complexos.

Examinando a Otimização Convexa Estocástica Diferencialmente Privada em diferentes contextos.

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Este artigo fala sobre novas maneiras de melhorar as técnicas de otimização em dois níveis.

Um novo método ajusta as taxas de aprendizado pra melhorar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método aumenta a confiabilidade nas previsões de aprendizado de máquina para engenharia.

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Novos algoritmos melhoram a otimização de consenso sem depender de atrasos de informação.

Um olhar sobre a eficácia dos métodos KFAC de dois níveis no treinamento de redes profundas.

Um método pra estimar os custos que influenciam as ações dos agentes em situações incertas.

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Um olhar sobre como redes lineares diagonais aprendem com os dados ao longo do tempo.

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Novos métodos melhoram a eficiência na análise de programas usando o domínio abstrato Zones.

Este artigo examina o comportamento do SGD de uma passada com dimensões crescentes.

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O X-RLflow usa aprendizado por reforço pra melhorar a otimização de grafos de computação em deep learning.

Novo framework otimiza o aprendizado federado para privacidade, utilidade e custo.

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Um novo método combina GNNs e MCTS para soluções eficientes de árvores de Steiner.

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Um novo método aumenta a eficiência na organização de módulos VLSI.

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Um novo método melhora a seleção de colunas de dados para uma análise melhor.