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Self-Adjusting Weighted Expected Improvement for Bayesian Optimization

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Peer-Review

Autorschaft

Organisationseinheiten

Externe Organisationen

  • Technische Universität München (TUM)
  • Computer Lab of Paris 6 (Lip6)
  • Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
  • Sorbonne Université
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Projekte

  1. Algorithmkontrolle: Effizientes Lernen, um Algorithmenparameter zu steuern

    Lindauer, M. T. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Eimer, T. (Projektmitarbeiter*in), Benjamins, C. (Projektmitarbeiter*in) & Mohan, A. (Projektmitarbeiter*in)

    1 Okt. 2020 → 14 Sept. 2024

    Projekt: Forschung