Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0579713 - ÚI 2024 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Tumpach, J. - Koza, J. - Holeňa, Martin
    Improving Optimization With Gaussian Processes in the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy.
    Proceedings of the 23st Conference Information Technologies – Applications and Theory (ITAT 2023). Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2023 - (Brejová, B.; Ciencialová, L.; Holeňa, M.; Jajcay, R.; Jajcayová, T.; Lexa, M.; Mráz, F.; Pardubská, D.; Plátek, M.), s. 82-88. CEUR Workshop Proceedings, 3498. ISSN 1613-0073.
    [ITAT 2023: Conference Information Technologies – Applications and Theory /23./. Tatranské Matliare (SK), 22.09.2023-26.09.2023]
    Grant ostatní: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy - GA MŠk(CZ) LM2018140
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * covariance matrix adaptation evolution strategy * surrogate modelling * Gaussian processes
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    https://ceur-ws.org/Vol-3498/paper10.pdf
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0348533
     
     
  2. 2.
    0557942 - ÚI 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Z. - Hanuš, M. - Koza, J. - Tumpach, Jiří - Holeňa, Martin
    Interaction between Model and its Evolution Control in Surrogate-assisted CMA Evolution Strategy.
    Proceedings Of The 2021 Genetic And Evolutionary Computation Conference (Gecco'21). New York: Association for Computing Machinery, 2021 - (Chicano, F.), s. 528-536. ISBN 978-1-4503-8350-9.
    [Gecco 2021: Genetic and Evolutionary Computation Conference. Lille / Online (FR), 10.07.2021-14.07.2021]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy - GA MŠk(CZ) LM2018140
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * evolution control * CMA-ES
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://dx.doi.org/10.1145/3449639.3459358
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0331826
     
     
  3. 3.
    0555604 - ÚI 2022 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Růžička, J. - Koza, J. - Tumpach, J. - Pitra, Z. - Holeňa, Martin
    Combining Gaussian Processes with Neural Networks for Active Learning in Optimization.
    IAL@ECML PKDD 2021: Workshop on Interactive Adaptive Learning. Proceedings. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2021 - (Krempl, G.; Lemaire, V.; Kottke, D.; Holzinger, A.; Hammer, B.), s. 105-120. CEUR Workshop Proceedings, 3079. ISSN 1613-0073.
    [IAL 2021: Workshop on Interactive Adaptive Learning /5./. Bilbao / virtual (ES), 13.09.2021-13.09.2021]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy - GA MŠk(CZ) LM2018140
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: active learning * black-box optimization * artificial neural networks * Gaussian processes * covariance functions
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ceur-ws.org/Vol-3079/ial2021_paper9.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330068
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0555604-afoa.pdf12.4 MBOA CC BY 4.0Vydavatelský postprintpovolen
     
     
  4. 4.
    0546157 - ÚI 2022 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Koza, J. - Tumpach, J. - Pitra, Z. - Holeňa, Martin
    Combining Gaussian Processes and Neural Networks in Surrogate Modeling for Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy.
    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. 29-38. ISSN 1613-0073.
    [ITAT 2021: Information Technologies - Applications and Theory /21./. Heľpa (SK), 24.09.2021-28.09.2021]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy - GA MŠk(CZ) LM2018140
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * surrogate modeling * artificial neural networks * Gaussian processes * covariance functions
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ics.upjs.sk/~antoni/ceur-ws.org/Vol-0000/paper27.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0322706
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0546157-aoa.pdf21.7 MBOA CC BY 4.0Vydavatelský postprintpovolen
     
     
  5. 5.
    0536612 - ÚI 2021 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Zbyněk - Holeňa, Martin
    Towards Landscape Analysis in Adaptive Learning of Surrogate Models.
    Proceedings of the Workshop on Interactive Adaptive Learning. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2020 - (Kottke, D.; Krempl, G.; Lemaire, V.; Holzinger, A.; Calma, A.), s. 78-83. CEUR Workshop Proceedings, 2660. ISSN 1613-0073.
    [IAL 2020: International Workshop on Interactive Adaptive Learning /4./. Virtual Ghent (BE), 14.09.2020-14.09.2020]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Adaptive learning * Optimization strategy * Black-box optimization * Landscape analysis * Surrogate model
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ceur-ws.org/Vol-2660/ialatecml_shortpaper2.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0314364
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0536612-aw.pdf0890.1 KBvolně onlineVydavatelský postprintpovolen
     
     
  6. 6.
    0533901 - ÚI 2021 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Dvořák, M. - Pitra, Zbyněk - Holeňa, Martin
    Assessment of Surrogate Model Settings Using Landscape Analysis.
    Proceedings of the 20th Conference Information Technologies - Applications and Theory. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing, 2020 - (Holeňa, M.; Horváth, T.; Kelemenová, A.; Mráz, F.; Pardubská, D.; Plátek, M.; Sosík, P.), s. 81-89. CEUR Workshop Proceedings, 2718. ISSN 1613-0073.
    [ITAT 2020: Information Technologies - Applications and Theory /20./. Oravská Lesná (SK), 18.09.2020-22.09.2020]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Black-box optimization * CMA-ES * Surrogate modelling * Gaussian process * Landscape analysis
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ceur-ws.org/Vol-2718/paper20.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0312131
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0533901-aw.pdf4740.4 KBCC BY 4.0Vydavatelský postprintpovolen
     
     
  7. 7.
    0509320 - ÚI 2020 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Zbyněk - Bajer, Lukáš - Holeňa, Martin
    Knowledge-based Selection of Gaussian Process Surrogates.
    IAL ECML PKDD 2019: Workshop & Tutorial on Interactive Adaptive Learning. Proceedings. Aachen: Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2019 - (Kottke, D.; Lemaire, D.; Calma, A.; Krempl, G.; Holzinger, A.), s. 48-63. CEUR Workshop Proceedings, 2444. ISSN 1613-0073.
    [ECML PKDD 2019: The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Würzburg (DE), 16.09.2019-20.09.2019]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S; GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: ČVUT(CZ) SGS17/193/OHK4/3T/14; GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Benchmarking * Black-box optimization * Gaussian process * Landscape analysis
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    http://ceur-ws.org/Vol-2444/ialatecml_paper4.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0300063
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0509320-a.pdf61.9 MBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  8. 8.
    0508171 - ÚI 2020 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
    Landscape analysis of gaussian process surrogates for the covariance matrix adaptation evolution strategy.
    GECCO '19: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. New York: ACM, 2019 - (López-Ibáñez, M.), s. 691-699. ISBN 978-1-4503-6111-8.
    [GECCO 2019: The Genetic and Evolutionary Computation Conference. Prague (CZ), 13.07.2019-17.07.2019]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S; GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian process * landscape analysis
    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/11104/0299146
     
     
  9. 9.
    0506867 - ÚI 2020 RIV US eng A - Abstrakt
    Bajer, Lukáš - Pitra, Zbyněk - Repický, Jakub - Holeňa, Martin
    Gaussian Process Surrogate Models for the CMA-ES.
    GECCO '19. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. New York: ACM, 2019. s. 17-18. ISBN 978-1-4503-6748-6.
    [GECCO 2019: The Genetic and Evolutionary Computation Conference. 13.07.2019-17.07.2019, Prague]
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S; GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: black-box optimization * evolutionary optimization * surrogate modelling * Gaussian process
    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/11104/0298001
     
     
  10. 10.
    0498868 - ÚI 2020 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Bajer, L. - Pitra, Z. - Repický, J. - Holeňa, Martin
    Gaussian Process Surrogate Models for the CMA Evolution Strategy.
    Evolutionary Computation. Roč. 27, č. 4 (2019), s. 665-697. ISSN 1063-6560. E-ISSN 1530-9304
    Grant CEP: GA ČR GA17-01251S; GA ČR(CZ) GA18-18080S
    Grant ostatní: GA MŠk(CZ) LM2015042
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: Black-box optimization * CMA-ES * Gaussian processes * evolution strategies * surrogate modeling
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Impakt faktor: 3.933, rok: 2019
    Způsob publikování: Omezený přístup
    http://dx.doi.org/10.1162/evco_a_00244
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0291157
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    0498868-afin.pdf1329.7 MBVydavatelský postprintvyžádat
    0498868-acc.pdf83.8 MBProofreading v.Autorský postprintvyžádat
    0498868subm.pdf132.7 MBSubmittedAutorský preprintpovolen
     
     

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