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branch and bound
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新的训练方法提高了物理水库计算机的性能
研究人员开发了物理水库计算机的新训练原则，重点关注光学现象。该研究引入了输出剪枝和正则化等方法来对抗过拟合并提高计算效率。对随机剪枝进行了方差过滤、分支定界和统计过滤等技术的比较，重点是优化水库输出采样以提高性能，尤其是在非线性任务中。
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新框架加速 GPU 上的离散优化
研究人员开发了一个新的 CPU-GPU 框架，用于加速具有离散变量的优化问题，这类问题在历史上对 GPU 来说一直具有挑战性。该框架在 GPU 上批量处理分支定界节点，克服了顺序处理和数据移动的问题。实验表明，该框架显著加速了计算，并能够收集完整的 Rashomon 集以进行进一步的统计分析。