Artigos mais recentes para Técnicas de Otimização

Pesquisadores descobrem que modelos mais simples podem competir com redes mais profundas em desempenho.

A Sophia acelera o treinamento de modelos de linguagem enquanto reduz custos e necessidades de recursos.

Uma visão geral concisa das funções de conjunto, seus tipos e métodos de otimização.

Esse artigo fala sobre um método pra tamanho de passo adaptativo em aprendizado por reforço.

O otimizador Lookaround melhora o treinamento do modelo ao integrar a média de pesos durante todo o processo.

Explorando o papel dos mínimos planos em melhorar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

Saiba sobre métodos eficientes para resolver problemas complexos de ponto de sela.

Um novo método melhora a sensoriamento comprimido através da otimização de inteiros mistos.

Analisando estratégias pra resolver o Problema de Empacotamento de Bin de forma eficiente em várias situações do mundo real.

Uma nova abordagem melhora a privacidade enquanto otimiza o desempenho dos agentes colaborativos.

Explore novas formas de melhorar a tomada de decisão em situações de incerteza.

Uma olhada no impacto do RGD no desempenho do modelo e na generalização.

Uma visão geral dos métodos de otimização polinomial e suas implicações práticas.

Um novo algoritmo híbrido melhora a eficiência na resolução de grandes problemas de otimização polinomial.

Apresentando uma nova estrutura de otimização para treinar redes neurais usando estruturas de variedade.

Aprenda como o Hydroflow e os e-graphs melhoram a eficiência no processamento de dados.

Automatizar o processo de ajuste melhora o desempenho em sistemas complexos como aceleradores de partículas.

Novos métodos adaptativos melhoram a otimização bi-nível em deep learning.

A otimização de informações de gradiente melhora a seleção de dados para um treino de modelo mais eficiente.

A pesquisa mostra os benefícios do design de Ansatz com largura reduzida em QNNs.

Apresentando o PriorBand, um jeito de facilitar a otimização de hiperparâmetros em deep learning.

Este artigo fala sobre como as aproximações de gradiente melhoram o treinamento de modelos de aprendizado profundo.

Este artigo analisa métodos de seleção de características em aprendizado de máquina, comparando técnicas clássicas e quânticas.

Um novo otimizador promete um treino mais rápido para redes neurais profundas.

Descubra como as Principais Características da Matriz facilitam a análise de dados em várias áreas.

Aprenda como a programação de diferença de convexos melhora as soluções de otimização em várias áreas.

A Omega melhora as estratégias em jogos estocásticos usando dados passados de forma eficaz.

O QAOA oferece novas soluções para os desafios de otimização que os computadores clássicos enfrentam.

Esse estudo investiga o uso de computação quântica na otimização de estruturas de treliça.

Um guia pra usar Programação Linear Inteira na tomada de decisões em IA.

Este artigo investiga relações econômicas mistas causais e não causais usando um estimador especializado.

Um estudo sobre a colocação robusta de sensores para melhorar o monitoramento da qualidade da água.

Um novo método melhora a estimativa de estado com atualizações eficientes ao longo do tempo.

Analisando o papel das caminhadas quânticas na otimização da divisão de grafos para o problema MAX-CUT.

Pesquisadores estão inovando métodos para melhorar a otimização quântica usando protocolos acionados por AC.

Um novo método reduz os custos de memória para otimizadores avançados em aprendizado de máquina.

Estudo analisa o impacto da mistura de operadores na performance do QAOA em tarefas de otimização.

Um novo framework melhora a otimização distribuída para problemas complexos não convexos.

SpComp melhora a eficiência em cálculos de matrizes esparsas através de otimização esperta.

Um novo método de ramificação melhora a eficiência na resolução de MILPs usando cortes GMI.