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Ergebnisse für “Konvergenzbeweis”

Neuer Actor-Critic-Algorithmus verbindet Interpretierbarkeit mit Optimierung

Ein neuer Ansatz im Bereich des Reinforcement Learning, der die bisherige Lücke zwischen Optimierung und Erklärbarkeit schließt, wurde auf…

arXiv – cs.LG 08.12.2025 05:00

FedWMSAM: Schnelles, flaches Federated Learning mit Momentum‑ und SAM

Ein brandneues Verfahren namens FedWMSAM verspricht, die beiden zentralen Herausforderungen des Federated Learning – schnelle Konvergenz be…

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

Non‑stationäre MDPs mit variabler Diskontierung: Ein neues Lern‑Framework

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird das NVMDP‑Framework vorgestellt, das klassische Markov‑Entscheidungsprozesse (MDPs…

arXiv – cs.LG 25.11.2025 05:00

Effiziente Federated Learning: Gradient-Projektion reduziert Kommunikation drastisch

Federated Learning (FL) ermöglicht es, Modelle dezentral über mehrere Clients zu trainieren, während die Privatsphäre der Daten gewahrt ble…

arXiv – cs.LG 11.11.2025 05:00

Neuer Algorithmus löst nicht-konvexe dezentrale Optimierung trotz stark schwankender Rauschen

Wissenschaftler haben einen bahnbrechenden Algorithmus vorgestellt, der dezentrale stochastische Bilevel-Optimierung ohne die üblichen Anna…

arXiv – cs.LG 22.09.2025 05:00