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Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization
1, 2023
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A novel dynamic multi-criteria ensemble selection mechanism applied to drinking water quality anomaly detection
The Science of the total environment, 2020-12, Vol.749, p.142368-142368, Article 142368
2020
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Benchmark-Driven Configuration of a Parallel Model-Based Optimization Algorithm
IEEE transactions on evolutionary computation, 2022-12, Vol.26 (6), p.1365-1379
2022
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Continuous Optimization Benchmarks by Simulation
Parallel Problem Solving from Nature - PPSN XVI, 2020, Vol.12269, p.273-286
2020
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Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R: A Practical Guide
1st Edition 2023, 2023
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Bridging Theory and Practice Through Modular Graphical User Interfaces
Journal of Multimedia Processing and Technologies, 2018-12, Vol.9 (4), p.134
2018
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Tuning Algorithms for Stochastic Black-Box Optimization: State of the Art and Future Perspectives
Black Box Optimization, Machine Learning, and No-Free Lunch Theorems, 2021, Vol.170, p.67-108
2021
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Application
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, Vol.1099, p.95-107
2023
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Methods/Contributions
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, Vol.1099, p.29-94
2023
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Background
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, p.9-28
2023
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Introduction
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, p.1-7
2023
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Final Evaluation
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, Vol.1099, p.109-114
2023
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Background
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, Vol.1099
2023
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Introduction
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, Vol.1099
2023
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Intro
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, Vol.1099
2023
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Symbols
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, Vol.1099
2023
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Appendix Glossary
Enhancing Surrogate-Based Optimization Through Parallelization, 2023, Vol.1099
2023
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Parallelized Bayesian Optimization for Expensive Robot Controller Evolution
Parallel Problem Solving from Nature - PPSN XVI, 2020, Vol.12269, p.243-256
2020
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Expected improvement versus predicted value in surrogate-based optimization
Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2020, p.868-876
2020
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Variable reduction for surrogate-based optimization
Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2020, p.1177-1185
2020
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Feature selection for surrogate model-based optimization
Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2019, p.399-400
2019
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Comparison of parallel surrogate-assisted optimization approaches
Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2018, p.1348-1355
2018
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Case Study III: Tuning of Deep Neural Networks
Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R, 2023
2023
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Case Study II: Tuning of Gradient Boosting (xgboost)
Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R, 2023
2023
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Parallelized bayesian optimization for problems with expensive evaluation functions
Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2020, p.231-232
2020
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