W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Automated Development of Latent Representations for Optimization of Sequences Using Autoencoders

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ S ] student | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2021

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • genetic representation
  • autoencoder
  • latent representation
  • fitness landscape
  • evolutionary design
Strony (od-do)

1123 - 1130

DOI

10.1109/CEC45853.2021.9504910

URL

https://ieeexplore.ieee.org/document/9504910

Książka

2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)

Zaprezentowany na

2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2021), 28.06.2021 - 01.07.2021, Kraków, Polska

Tryb otwartego dostępu

witryna wydawcy

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

70

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.