Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0493290 - ÚI 2019 RIV IE eng A - Abstrakt
    Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
    Transfer of Knowledge for Surrogate Model Selection in Cost-Aware Optimization.
    ECML PKDD 2018: Workshop on Interactive Adaptive Learning. Proceedings. Dublin, 2018 - (Krempl, G.; Lemaire, V.; Kottke, D.; Calma, A.; Holzinger, A.; Polikar, R.; Sick, B.). s. 89-94
    [ECML PKDD 2018: The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. 10.09.2018-14.09.2018, Dublin]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
    Grant ostatní: ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Metalearing * Surrogate model * Gaussian process * Random forest * Exploratory landscape analysis
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://www.ies.uni-kassel.de/p/ial2018/ialatecml2018.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0286679
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0493290.pdf23568.2 KBSborník dostupný online.Vydavatelský postprintpovolen
     
     
  2. 2.
    0477787 - ÚI 2018 US eng A - Abstrakt
    Pitra, Z. - Bajer, L. - Repický, J. - Holeňa, Martin
    Ordinal versus metric gaussian process regression in surrogate modelling for CMA evolution strategy.
    GECCO 2017. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. New York: ACM, 2017. s. 177-178. ISBN 978-1-4503-4939-0.
    [GECCO 2017. Genetic and Evolutionary Computation Conference. 15.07.2017-19.07.2017, Berlin]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LO1611; ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian-process regression
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0274011
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0477787.pdf2668.9 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
     


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