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Um novo algoritmo melhora a eficiência de sistemas descentralizados com atrasos na comunicação.

Aprenda como o CPP lida com incertezas na otimização pra tomar decisões melhores.

A pesquisa destaca os desafios em cobrir itens ordenados usando grafos direcionados de forma eficiente.

Explore como o Adam melhora o treinamento de modelos de aprendizado profundo e supera o gradiente descendente.

Explorando como as simetrias nas funções de perda afetam a dinâmica do SGD durante o deep learning.

Explorando novos métodos pra melhorar o Controle Preditivo Baseado em Modelo com técnicas de deep learning.

Um novo modelo ataca de forma eficiente os nós em GNNs com mudanças mínimas.

Um novo método que combina técnicas de feedback e contradiabáticas melhora a preparação de estados quânticos.

Um método pra maximizar recompensas na execução de tarefas, enquanto gerencia os custos de forma eficaz.

Um novo passo melhora o refinamento de soluções em problemas de otimização desafiadores.

MO-COHDA transforma sistemas de energia com otimização distribuída eficiente.

Novos métodos melhoram a otimização do estado quântico neural usando técnicas de geometria de decisão.

Este artigo fala sobre um método pra otimizar o design experimental usando técnicas de fluxo de gradiente.

Uma nova abordagem melhora a eficiência do roteamento de veículos usando técnicas de aprendizado de máquina.

Esse estudo analisa como o pré-condicionamento pode melhorar o desempenho do SGD em relação à regressão ridge.

CGPO melhora a tomada de decisão em cenários incertos com ações mistas.

Descubra novas estratégias para otimizar o agendamento de trabalho em oficina com técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Um método que combina priorização de tarefas e computação eficiente para controle robótico.

Explorando métodos de trabalho em equipe entre agentes em otimização e jogos em redes.

Uma nova abordagem pra lidar com platôs áridos na otimização da computação quântica.

Apresentando o DUETS: um jeito de otimizar a tomada de decisão em grupo com pouca comunicação.

Aprenda como o SGD com Clipping melhora a estimativa de gradiente em ambientes de dados ruidosos.

Novos métodos melhoram a otimização sem depender da continuidade de Lipschitz.

Usando algoritmos quânticos pra melhorar o design de laminados e as sequências de empilhamento.

Um novo método pra otimização de peso eficaz em tarefas de aprendizado de máquina com múltiplos objetivos.

Lógicas diferenciáveis melhoram o aprendizado de máquina com técnicas de verificação formal e treinamento mais eficazes.

Uma olhada nos problemas e soluções para algoritmos quânticos variacionais em ambientes barulhentos.

Apresentando um novo algoritmo para problemas de otimização bi-nível com restrições em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a tomada de decisão na otimização bayesiana, focando na qualidade da solução.

Novos métodos melhoram a eficiência em desafios de coloração de grafos e coloração de largura de banda.

Novos métodos de encolhimento melhoram a estimativa de Hessiana para tarefas de otimização em aprendizado de máquina.

Explorando um novo método pra tomar decisões melhores em várias áreas.

Um guia sobre métodos e estratégias de amostragem em otimização de caixa-preta.

Combinar redes de tensores e circuitos quânticos melhora a precisão na simulação de sistemas complexos.

Explora como o momentum melhora o Stochastic Gradient Descent em machine learning.

Uma nova abordagem pra melhorar as soluções de ACOPF usando relaxações lineares de plano de corte.

Um novo método simplifica o design de arquitetura neural em várias metas.