Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Novel Meta Learning System and Its Application to Optimization of Computing Agents' Results

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F13%3A10194236" target="_blank" >RIV/00216208:11320/13:10194236 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/WI-IAT.2012.250" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/WI-IAT.2012.250</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/WI-IAT.2012.250" target="_blank" >10.1109/WI-IAT.2012.250</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Novel Meta Learning System and Its Application to Optimization of Computing Agents' Results

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present a description of our multi-agent system where computational intelligence methods are embodied as software agents. This system is designed in order to allow easy experiments with learning, meta learning, gathering experience based on previous computations, and recommending suitable methods for particular data. The architecture of the system is presented and its meta learning abilities are demonstrated on a set of experiments with neural network models and both evolutionary and local search heuristics.

  • Název v anglickém jazyce

    A Novel Meta Learning System and Its Application to Optimization of Computing Agents' Results

  • Popis výsledku anglicky

    We present a description of our multi-agent system where computational intelligence methods are embodied as software agents. This system is designed in order to allow easy experiments with learning, meta learning, gathering experience based on previous computations, and recommending suitable methods for particular data. The architecture of the system is presented and its meta learning abilities are demonstrated on a set of experiments with neural network models and both evolutionary and local search heuristics.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshops, vol. 2

  • ISBN

    978-1-4673-6057-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    170-174

  • Název nakladatele

    IEEE Computer Society

  • Místo vydání

    Los Alamitos, USA

  • Místo konání akce

    Macau

  • Datum konání akce

    4. 12. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku