МоделированиеAdaptive Handling of Deadline Misses via Stochastic MPCarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеInstitutionalizing Trust in Data Exchange: Trust-Anchor Model of the Data Credit Guarantee Organization and Its Simulation-Based ComparisonarXiv — Computers and Society (cs.CY) · вчераМоделированиеAI уже делает инженеров хуже? Как агентная разработка выращивает технологический зоопаркХабр · 16 чМоделированиеBayesian Optimization under Uncertainty for Training a Scale Parameter in Stochastic ModelsarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · вчераЦифровой двойникDecision-Making in Digital Twins: Optimization, Control, and LearningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникBALLAST: Physics-Aware Moving Target Defense for Industrial Control Systems Using a Digital Twin Safety OraclearXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникОпубликованы итоги форсайт-сессии «Будущее безопасности киберфизических систем в России. Перспективы и векторы развития»spbIT · вчераПрогнозированиеSafety-Aware Dimension Selection for Reduced-Order Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеНобелевскую премию по экономике 2026 года присудили за макроэкономические исследованияNaked Science · 2 днМоделированиеA Multi-Agent LLM System for Automated Tuning of Specialized Neural Network ModelsarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 3 днМоделированиеMinimum Bounding Sets for N-1-1 Branch Contingencies Under Thermal and Voltage Limits in Linear Network ModelsarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 3 днЭнергетикаSecFD-FL: Frequency-Decoupled Federated Learning with Secure Aggregation for Charging Load Forecasting in Internet of Electric VehiclesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 3 дн

Все новости

Связаться с нами

Bayesian Optimization under Uncertainty for Training a Scale Parameter in Stochastic Models

США и Запад · вчера

arXiv:2510.06439v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Hyperparameter tuning is a challenging problem especially when the system itself involves uncertainty. Due to noisy function evaluations, optimization under uncertainty can be computationally expensive.

Заголовок оригинала: Bayesian Optimization under Uncertainty for Training a Scale Parameter in Stochastic Models

Читать первоисточник: arXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE)

Перевод и краткое изложение — машинные, по материалам источника. Полный текст статьи не републикуется; права на него принадлежат источнику.