Boosted Regression Forest for the Doubly Trained Surrogate Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy

Počet záznamů: 1

1.

SYSNO	0494112
Název	Boosted Regression Forest for the Doubly Trained Surrogate Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy
Tvůrce(i)	Pitra, Zbyněk (UIVT-O)_{RID, ORCID, SAI} Repický, Jakub (UIVT-O)_{ORCID, SAI} Holeňa, Martin (UIVT-O)_{SAI, RID}
Zdroj.dok.	ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. S. 72-79. - Aachen : Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 / Krajči S.
Konference	ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./, 21.09.2018 - 25.09.2018, Plejsy
Druh dok.	Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Grant	GA17-01251S GA ČR - Grantová agentura ČR
	SGS17/193/OHK4/3T/14, CZ - Česká republika
	LM2015042, CZ - Česká republika
Institucionální podpora	UIVT-O - RVO:67985807
Jazyk dok.	eng
Země vyd.	DE
Klíč.slova	Gradient boosting * Random forest * Black-box optimization * Surrogate model * Benchmarking
URL	http://ceur-ws.org/Vol-2203/72.pdf
Trvalý link	http://hdl.handle.net/11104/0287361

	Název souboru	Staženo	Velikost	Komentář	Verze	Přístup
	0494112a.pdf	8	1.1 MB		Vydavatelský postprint	vyžádat

Počet záznamů: 1