Suche nach Funktionsapproximation

Neuer optimaler Regret-Bound für Policy-Optimierung in Kontextbandits

Wissenschaftler haben erstmals einen hochwahrscheinlich optimalen Regret-Bound für die Policy‑Optimierung in stochastischen Kontextbandits…

arXiv – cs.LG 17.02.2026 05:00

Forschung

Neuer Algorithmus liefert nahezu optimalen Regret in Kontextualen MDPs

In einer bedeutenden Veröffentlichung auf arXiv präsentiert ein Forschungsteam den Algorithmus OPO-CMDP, der erstmals Policy‑Optimierung fü…

arXiv – cs.LG 17.02.2026 05:00

Forschung

Q‑Learning bleibt stabil – neue Einblicke in die Konvergenz

In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird gezeigt, dass Q‑Learning mit linearer Funktionsapproximation unter der sogenannten $(\va…

arXiv – cs.LG 09.02.2026 05:00

Forschung

TabularMath: Benchmark prüft, ob Tabellenmodelle Computation extrapolieren können

In der Welt der tabellarischen Daten konzentrieren sich die meisten Benchmarks bislang auf die Fähigkeit von Modellen, Werte innerhalb eine…

arXiv – cs.LG 04.02.2026 05:00

Forschung

Spectrale Darstellungen revolutionieren Reinforcement Learning

Ein neues arXiv-Papier präsentiert einen innovativen Ansatz, bei dem Reinforcement‑Learning (RL) mithilfe spektraler Darstellungen statt he…

arXiv – cs.LG 18.12.2025 05:00

Forschung

Reliable Policy Iteration: Leistungsstabilität bei Architektur- und Umweltänderungen

In einer neuen Veröffentlichung präsentiert das Forschungsteam Reliable Policy Iteration (RPI), eine Methode, die die Monotonie der Wertsch…

arXiv – cs.AI 16.12.2025 05:00

Forschung

Auto‑Exploration in Reinforcement Learning: Parameter‑freie Algorithmen mit O(ε⁻²) Effizienz

Ein neues Forschungsdokument aus dem arXiv-Repository präsentiert ein revolutionäres Verfahren für Online‑Reinforcement‑Learning, das das k…

arXiv – cs.LG 09.12.2025 05:00

Forschung

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

Forschung

SiFEN: Lernende Finite-Elemente-Netzwerke revolutionieren Funktionsapproximation

Die neu vorgestellte Simplex‑FEM‑Network (SiFEN) ist ein lernender, Stückweise‑polynomieller Vorhersagealgorithmus, der Funktionen f : ℝᵈ →…

arXiv – cs.LG 10.11.2025 05:00

Forschung

Neues KAR-HNN verbessert Stabilität von Hamiltonian Neural Networks

Ein neues arXiv‑Veröffentlichungsdokument (arXiv:2508.19410v1) stellt das Kolmogorov‑Arnold Representation‑basierte Hamiltonian Neural Netw…

arXiv – cs.LG 28.08.2025 05:00

Forschung

<h1>LLMs als universelle Vorhersagemodelle? Studie bei kleinen Tabellendaten</h1> <p>Eine neue Untersuchung auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) – ursprünglich für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt – auch bei kleinen strukturierten Datensätzen gute Ergebnisse liefern können. Die Forscher haben die Fähigkeit von LLMs zur Funktionsapproximation auf Klassifikations-, Regressions- und Clusteringaufgaben getestet, ohne die Modelle explizit für die jeweiligen Aufgaben zu fine‑tunen.</p>

arXiv – cs.AI 26.08.2025 05:00

Forschung

Deep Learning revolutioniert die Analyse von Markov‑Ketten

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird gezeigt, wie neuronale Netzwerke die langjährige Herausforderung der Konstruktion von Lyapun…

arXiv – cs.LG 26.08.2025 05:00

Forschung

Neue lineare Algebra liefert Dimensionengrenzen für Funktionsapproximation

In einer kürzlich veröffentlichten Kurzmitteilung auf arXiv (ID 2508.13346v1) präsentieren die Autoren einen eleganten linearen algebraisch…

arXiv – cs.LG 20.08.2025 05:00

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