Počet záznamů: 1  

Gaussian Process Surrogate Models for the CMA Evolution Strategy

  1. SYS0498868
    LBL
      
    01000a^^22220027750^450
    005
      
    20240103221223.5
    014
      
    $a 85070618753 $2 SCOPUS
    014
      
    $a 30540493 $2 PUBMED
    014
      
    $a 000500189000005 $2 WOS
    017
      
    $a 10.1162/evco_a_00244 $2 DOI
    100
      
    $a 20190102d m y slo 03 ba
    101
      
    $a eng
    102
      
    $a US
    200
    1-
    $a Gaussian Process Surrogate Models for the CMA Evolution Strategy
    215
      
    $a 33 s.
    463
    -1
    $1 001 cav_un_epca*0258137 $1 011 $a 1063-6560 $e 1530-9304 $1 200 1 $a Evolutionary Computation $v Roč. 27, č. 4 (2019), s. 665-697 $1 210 $c MIT Press
    610
      
    $a Black-box optimization
    610
      
    $a CMA-ES
    610
      
    $a Gaussian processes
    610
      
    $a evolution strategies
    610
      
    $a surrogate modeling
    700
    -1
    $3 cav_un_auth*0254540 $a Bajer $b L. $y CZ
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0319208 $a Pitra $b Z. $y CZ
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0333690 $a Repický $b J. $y CZ
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0100761 $a Holeňa $b Martin $p UIVT-O $i Oddělení strojového učení $j Department of Machine Learning $w Department of Machine Learning $T Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.
    856
      
    $u http://dx.doi.org/10.1162/evco_a_00244 $9 RIV
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.