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Ergebnisse für “SSIM”
Forschung

Full-Waveform-Inversion (FWI) ist ein hochkomplexes, nichtlineares Problem, das versucht, Untergrundgeschwindigkeitskarten aus an der Oberfläche aufgezeichneten seismischen Wellen zu rekonstruieren. Traditionell wurden datengetriebene FWI-Methoden mit kleinen Modellen trainiert, weil verfügbare Datensätze begrenzte Volumen, geologische Vielfalt und räumliche Ausdehnung aufweisen. Diese Beschränkungen führten zu erheblichen Bedenken hinsichtlich Overfitting und einer schlechten Generalisierung auf realistisc

In der vorliegenden Studie wird gezeigt, dass ein Modell, das ausschließlich auf simulierten und relativ einfachen Daten trainiert wurde, e…
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Offline-Reinforcement-Learning kann durch eine pessimistische Hilfspolitik deutlich effizienter werden.</p> <p>Beim Offline‑RL lernt ein Agent aus vorab gesammelten Daten, ohne dabei in Echtzeit zu handeln. Dieses Vorgehen vermeidet gefährliche oder ineffiziente Interaktionen, bringt jedoch ein Problem mit sich: Während des Lernens werden häufig Aktionen gewählt, die außerhalb des Trainingsdatensatzes liegen. Diese „Out‑of‑Distribution“-Aktionen führen zu Annäherungsfehlern, die sich akkumulieren und die
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>HADES: Strukturbasierte Hamiltonian‑Dynamik optimiert Proteinvarianten</h1> <p>Die neueste Veröffentlichung auf arXiv stellt HADES vor, ein Bayesian‑Optimierungsverfahren, das mithilfe von Hamiltonian‑Dynamik Proteinvarianten effizienter gestaltet. Durch die Kombination von physikalischer Bewegungssimulation und probabilistischer Modellierung eröffnet HADES einen vielversprechenden Ansatz für die Protein‑Engineering‑Forschung.</p> <p>Traditionelle sequentienbasierte Optimierungsmethoden stoßen an ihre G
arXiv – cs.AI