Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0561586 - ÚI 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pilát, M. - Suchopárová, Gabriela
    Using graph neural networks as surrogate models in genetic programming.
    GECCO 2022 Companion - Proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York: ACM, 2022 - (Fieldsend, J.), s. 582-585. ISBN 978-1-4503-9268-6.
    [GECCO 2022: Genetic and Evolutionary Computation Conference. Boston (US), 09.07.2022-13.07.2022]
    Grant ostatní: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy - GA MŠk(CZ) LM2018140
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: graph neural networks * genetic programming * surrogate models
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://dx.doi.org/10.1145/3520304.3529024
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0334164
     
     
  2. 2.
    0537567 - ÚI 2021 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Suchopárová, Gabriela - Neruda, Roman
    Genens: An AutoML System for Ensemble Optimization Based on Developmental Genetic Programming.
    2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). New York: IEEE, 2020, s. 631-638. ISBN 978-1-7281-2547-3.
    [IEEE SSCI 2020: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. Canberra / Online (AU), 01.12.2020-04.12.2020]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Machine learning * AutoML * Genetic programming * Developmental methods * Pipelines * Vegetation * Optimization * Task analysis * Machine learning algorithms * Computational modeling * Benchmark testing
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0315396
     
     
  3. 3.
    0512085 - ÚI 2020 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Žegklitz, Jan - Pošík, M.
    Sequential model building in symbolic regression.
    ITAT 2019: Information Technologies – Applications and Theory. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2019 - (Barančíková, P.; Holeňa, M.; Horváth, T.; Pleva, M.; Rosa, R.), s. 51-57. CEUR Workshop Proceeding, 2473. ISSN 1613-0073.
    [ITAT 2019: Conference Information Technologies - Applications and Theory /19./. Donovaly (SK), 20.09.2019-24.09.2019]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: genetic programming * symbolic regression * boosting * sequential learning
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ceur-ws.org/Vol-2473/paper5.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0302291
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0512085-aoa.pdf4434.5 KBOpenAccessAutorský preprintpovolen
     
     
  4. 4.
    0499984 - ÚI 2019 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Řeháková, L. - Neruda, Roman
    Utilization of Genetic Programming to Solve a Simple Task Network Planning Problem.
    Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetic. Los Alamitos: IEEE CS, 2018, s. 3660-3666. ISBN 978-1-5386-6650-0. ISSN 2577-1655.
    [SMC 2018. International Conference on Systems, Man and Cybernetics. Miyazaki (JP), 07.10.2018-10.10.2018]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Planning * Task analysis * Genetic programming * Standards * Software algorithms * Automobiles
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0292162
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0499984.pdf10180.9 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  5. 5.
    0491993 - ÚI 2019 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Šlapák, M. - Neruda, Roman
    Matching Subtrees in Genetic Programming Crossover Operator.
    ICNC-FSKD 2017. Proceedings of International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. Piscataway: IEEE, 2017, s. 208-213. ISBN 978-1-5386-2165-3.
    [ICNC-FSKD 2017. International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery /13./. Guilin (CN), 29.07.2017-31.07.2017]
    Grant CEP: GA ČR GA15-19877S
    Grant ostatní: ČVUT(CZ) SGS17/210/OHK3/3T/18
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Semantics * Genetic programming * Benchmark testing * Encoding * Standards * Computer science * Electronic mail
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0285591
     
     
  6. 6.
    0491208 - ÚI 2019 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Moudřík, J. - Křen, T. - Neruda, Roman
    Algorithm Discovery with Monte-Carlo Search: Controlling the Size.
    Proceedings of the 29th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence. Los Alamitos: IEEE, 2017, s. 390-395. ISBN 978-1-5386-3876-7. E-ISSN 2375-0197.
    [ICTAI 2017. IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence /29./. Boston (US), 06.11.2017-08.11.2017]
    Grant CEP: GA ČR GA15-19877S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Monte-Carlo Tree Search * Parametric Polymorphism * Genetic Programming * Nested Monte-Carlo Search * UCT
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0285247
     
     
  7. 7.
    0490833 - ÚI 2019 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Křen, T. - Pilát, M. - Neruda, Roman
    Multi-Objective Evolution of Machine Learning Workflows.
    SSCI 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. New York: IEEE, 2017. ISBN 978-1-5386-2726-6.
    [SSCI 2017. Symposium Series on Computational Intelligence. Honolulu (US), 27.11.2017-01.12.2017]
    Grant CEP: GA ČR GA15-19877S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042; GA UK(CZ) 187115
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: genetic programming * multi-objective evolutionary algorithm * machine learning
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0284977
     
     
  8. 8.
    0490832 - ÚI 2019 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Křen, T. - Moudřík, J. - Neruda, Roman
    Combining Top-Down and Bottom-Up Approaches for Automated Discovery of Typed Programs.
    SSCI 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. New York: IEEE, 2017, s. 938-945. ISBN 978-1-5386-2726-6.
    [SSCI 2017. Symposium Series on Computational Intelligence. Honolulu (US), 27.11.2017-01.12.2017]
    Grant CEP: GA ČR GA15-19877S
    Grant ostatní: GA UK(CZ) 187115; GA UK(CZ) 364015
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Parametric Polymorphism * Monte-Carlo Tree Search * Genetic Programming * Nested Monte-Carlo Search
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0284976
     
     
  9. 9.
    0481656 - ÚI 2018 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Křen, T. - Pilát, M. - Neruda, Roman
    Automatic Creation of Machine Learning Workflows with Strongly Typed Genetic Programming.
    International Journal on Artificial Intelligence Tools. Roč. 26, č. 5 (2017), č. článku 1760020. ISSN 0218-2130. E-ISSN 1793-6349
    Grant CEP: GA ČR GA15-19877S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: genetic programming * machine learning workflows * asynchronous evolutionary algorithm
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Impakt faktor: 0.565, rok: 2017
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0277185
     
     
  10. 10.
    0477352 - ÚI 2018 RIV CU eng J - Článek v odborném periodiku
    Šlapák, M. - Neruda, Roman
    Tree Based Decision Strategies and Auctions in Computational Multi-Agent Systems.
    Investigacion Operacional. Roč. 38, č. 4 (2017), s. 335-342. ISSN 0257-4306
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: auction systems * decision making * genetic programming * multi-agent system * task distribution
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://rev-inv-ope.univ-paris1.fr/fileadmin/rev-inv-ope/files/38417/38417-04.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0273719
     
     

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