Um método pra melhorar a cooperação em sistemas multiagente com recompensas raras.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um método pra melhorar a cooperação em sistemas multiagente com recompensas raras.
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Um novo método melhora a deconvolução cega em sinais gráficos, mesmo com informações imperfeitas.
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Um novo método que combina modelos de linguagem com estratégias de otimização pra melhorar o desempenho.
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Explorando técnicas de otimização semidefinida dentro do framework das -álgebras.
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Moco usa aprendizado de máquina pra melhorar as soluções de problemas de otimização combinatória.
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Uma olhada nas estratégias pra lidar com o Problema da Próxima Versão no desenvolvimento de software.
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Um estudo sobre como ajustes de parâmetros podem melhorar o desempenho do algoritmo.
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Novo método otimiza a amostragem combinando-a com técnicas de otimização.
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Este estudo compara estratégias de evolução e aprendizado por reforço profundo em várias tarefas.
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Aprenda como o IPRO equilibra várias metas de forma eficiente na hora de tomar decisões.
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Aprenda como a otimização hierárquica pode melhorar a gestão de sistemas de energia.
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Este estudo analisa como encontrar equilíbrios de Nash em meio a restrições individuais em cenários competitivos.
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Explore novas técnicas para encontrar soluções em matemática e otimização.
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Novo método melhora o planejamento de rotas para coleta de dados em robótica e IA.
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Um método para agentes otimizarem soluções sem coordenação central.
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Um novo método reduz os custos de comunicação na otimização distribuída para dispositivos conectados.
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Uma nova abordagem pra otimizar a rota de veículos usando aprendizado por reforço.
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RV-GOMEA melhora a resolução de problemas através de aprendizado adaptativo e avaliações eficientes.
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Uma visão geral do Controle Preditivo Robusto em Distribuição em ambientes incertos.
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Este estudo melhora os modelos de tomada de decisão para preços competitivos e locais de instalação.
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Uma visão geral dos métodos para lidar com a inviabilidade em problemas de otimização não linear.
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A otimização de zeroth-order oferece eficiência de memória para grandes modelos de linguagem em tarefas de PNL.
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Este artigo fala sobre as dificuldades em otimizar PINNs e suas estratégias de treinamento.
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Um novo método melhora a compreensão das variáveis externas na otimização.
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Uma nova função de perda melhora a estimativa da razão de densidade em aprendizado de máquina.
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Analisando os piores cenários no algoritmo simplex e na iteração de políticas.
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Insights sobre o comportamento do gradiente descendente e a borda da estabilidade.
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Esse artigo apresenta uma abordagem nova pra melhorar a otimização em imagens médicas.
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Apresentando o D-SOBA, um novo algoritmo para otimização bilevel descentralizada.
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Um novo método integra estratégias de busca local na Otimização Bayesiana para problemas complexos.
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Uma nova abordagem pra otimizar experiências mesmo com fatores ambientais que não dá pra controlar.
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Explorando o papel do recozimento quântico na otimização aproximada e suas vantagens em relação aos métodos clássicos.
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Analisando as complexidades de conectar pontos em um gráfico sem caminhos se sobrepondo.
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Um olhar sobre como algoritmos genéticos ajudam na pesquisa de poliedros em rede.
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Aprenda como identificar e corrigir gargalos de desempenho na computação.
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Esse artigo fala sobre estratégias pra melhorar a estimativa de hipergraUdo em programação bilevel.
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Explorando métodos quânticos pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço.
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Analisando abordagens quânticas pra resolver desafios de otimização difíceis de forma eficaz.
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Um método pra visualizar melhor os resultados em desafios de otimização multi-objetivo.
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Um olhar sobre meta-aprendizagem Riemanniana para aprendizado eficiente com poucos exemplos.
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