Výsledky vyhledávání
- 1.0587051 - ÚI 2025 eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kadlecová, Gabriela - Lukasik, J. - Pilát, Martin - Vidnerová, Petra - Safari, M. - Neruda, Roman - Hutter, F.
Surprisingly Strong Performance Prediction with Neural Graph Features.
[ICML 2024: 2024 International Conference on Machine Learning. Messe Wien Exhibition Congress Center (AT), 21.07.2024-27.07.2024]
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) EH23_016/0008329; GA ČR(CZ) GA22-02067S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Neural architecture search * Zero-cost proxies * Performance prediction
https://icml.cc/
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0354383Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0587051-fin.pdf 4 1.7 MB CC BY 4.0 Autorský preprint povolen - 2.0561586 - 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 - 3.0560713 - ÚI 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Suchopárová, Gabriela - Neruda, Roman
Graph Embedding for Neural Architecture Search with Input-Output Information.
Auto-ML Conf 2022: Accepted Papers: Late-Breaking Workshop. Baltimore: AutoML Conference, 2022.
[Auto-ML 2022: International Conference on Automated Machine Learning /1./. Baltimore (US), 25.07.2022-27.07.2022]
Grant ostatní: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy - GA MŠk(CZ) LM2018140
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: machine learning * neural architecture search * meta-learning * graph neural networks * representation learning
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0333566Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0560713-aoa.pdf 4 673.3 KB OA CC BY 4.0 (v clanku) Vydavatelský postprint povolen - 4.0558938 - ÚI 2023 RIV CH eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Suchopárová, Gabriela - Vidnerová, Petra - Neruda, Roman - Šmíd, Martin
Using a Deep Neural Network in a Relative Risk Model to Estimate Vaccination Protection for COVID-19.
Engineering Applications of Neural Networks. Cham: Springer, 2022 - (Iliadis, L.; Jayne, C.; Tefas, A.; Pimenidis, E.), s. 310-320. Communications in Computer and Information Science, 1600. ISBN 978-3-031-08222-1. ISSN 1865-0929.
[EANN 2022: International Conference on Engineering Applications of Neural Networks /23./. Chersonissos / Virtual (GR), 17.06.2022-20.06.2022]
Institucionální podpora: RVO:67985807 ; RVO:67985556
Klíčová slova: Deep learning * Risk model * Immunity waning
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8); Statistics and probability (UTIA-B)
https://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-08223-8_26
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0332424 - 5.0546282 - ÚI 2022 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Vidnerová, Petra - Neruda, Roman - Suchopárová, Gabriela - Berec, L. - Diviák, T. - Kuběna, Aleš Antonín - Levínský, René - Šlerka, J. - Šmíd, Martin - Trnka, J. - Tuček, V. - Vrbenský, Karel - Zajíček, Milan … celkem 14 autorů
Simulation of non-pharmaceutical interventions in an agent based epidemic model.
Proceedings of the 21st Conference Information Technologies – Applications and Theory (ITAT 2021). Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2021 - (Brejová, B.; Ciencialová, L.; Holeňa, M.; Mráz, F.; Pardubská, D.; Plátek, M.; Vinař, T.), s. 263-268. ISSN 1613-0073.
[ITAT 2021: Information Technologies - Applications and Theory /21./. Heľpa (SK), 24.09.2021-28.09.2021]
Grant CEP: GA TA ČR(CZ) TL04000282
Institucionální podpora: RVO:67985807 ; RVO:67985556 ; RVO:67985998
Klíčová slova: agent based modelling * epidemic modelling * non-pharmaceutical interventions
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8); Sociology (NHU-N); Public administration (NHU-N); Urban studies (planning and development) (NHU-N); Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8) (UTIA-B)
https://ics.upjs.sk/~antoni/ceur-ws.org/Vol-0000/paper12.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0322820Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0546282-aoa.pdf 12 924.6 KB OA CC BY 4.0 Vydavatelský postprint povolen - 6.0537567 - 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