吉拉德·卡茨
人员信息
优化列表
2020年-今天
2024 [公元21年] 奥勒·拉维 , 阿萨夫·沙布泰 , 吉拉德·卡茨 :
强化学习政策的成本效益转移。 专家系统。 申请。 237 ( A部分 ) : 121380 ( 2024 ) [公元20年] 伊泰·达甘 , 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
使用元学习和预训练深度卷积神经网络的自动算法选择。 信息融合 105 : 102210 ( 2024 ) [公元19年] Rotem Hananya公司 , 吉拉德·卡茨 :
时间序列数据机器学习模型的动态选择。 信息科学。 665 : 120360 ( 2024 ) 2023 [公元22年] 莫兰·贝拉德夫 , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 , 乌列尔·辛格 , 基拉·拉丁斯基 :
GraphERT——基于变换的时间动态图嵌入。 CIKM公司 2023 : 68-77 【c21】 利亚德·吉拉迪 , 吉拉德·卡茨 :
反馈决策转换器:带反馈的离线强化学习。 ICDM公司 2023 : 1037-1042 [i17] 纳坦·塞米诺夫 , 拉米·普齐斯 , 阿萨夫·沙布泰 , 吉拉德·卡茨 :
ReMark:使用深度网络的基于接收场的空间水印嵌入优化。 CoRR公司 abs/2305.06786 ( 2023 ) [i16] 伊扎克·维斯曼 , 吉拉德·卡茨 , 伊瓦尔·阿勒维西 , 阿萨夫·沙布泰 :
利用图卷积网络检测异常网络通信模式。 CoRR公司 abs/2311.18525 ( 2023 ) 2022 [公元18年] 尤尼·伯曼 , 颤抖的印地语 , 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 :
使用深度强化学习选择具有成本效益的集成模型。 信息融合 77 : 133-148 ( 2022 ) [公元17年] 阿萨夫·哈拉里 , 吉拉德·卡茨 :
从外部源自动生成和选择特性:DBpedia用例。 信息科学。 582 : 398-414 ( 2022 ) [公元16年] 盖伊·扎克斯 , 吉拉德·卡茨 :
ReCom:半监督表格数据标记的深度强化学习方法。 信息科学。 589 : 321-340 ( 2022 ) [公元15年] 利奥·赫什 , 吉拉德·卡茨 :
使用深度强化学习对稠密神经网络进行多目标修剪。 信息科学。 610 : 381-400 ( 2022 ) [公元14年] 埃利·西马耶夫 , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
使用神经网络对回归问题进行综合预测区间和特定值预测。 知识。 基于系统。 247 : 108685 ( 2022 ) [公元20年] 陈亚耐 , 阿迪尔·所罗门 , 吉拉德·卡茨 , 布拉查·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 :
Q-Ball:使用深度强化学习建模篮球比赛。 AAAI公司 2022 : 8806-8813 [第19条] 阿萨夫·哈拉里 , 吉拉德·卡茨 :
使用微调变压器体系结构的少量快照表格数据丰富。 ACL(1) 2022 : 1577-1591 [第18条] 王浩(Hao Wang) , 文杰区 , 吉拉德·卡茨 , 朱文宇 , 泽玉高 , 韩秋 , 诸葛建伟 , 张超(Chao Zhang) :
jTrans:用于二进制代码相似性检测的跳转软件转换器。 ISSTA公司 2022 : 1-13 【i15】 王浩(Hao Wang) , 曲文杰 , 吉拉德·卡茨 , 朱文宇 , 泽玉高 , 韩秋 , 诸葛建伟 , 张超(Chao Zhang) :
jTrans:二进制代码相似性的跳转软件转换器。 CoRR公司 abs/2205.12713 ( 2022 ) [第14条] 奥勒·拉维 , 阿萨夫·沙布泰 , 吉拉德·卡茨 :
一种可转移且自动调整的深度强化学习,用于经济高效的网络钓鱼检测。 CoRR公司 abs/2209.09033 ( 2022 ) 2021 [j13] 盖伊·扎克斯 , 吉拉德·卡茨 :
基于元学习的零炮协同训练方法。 IEEE接入 9 : 146653-146666 ( 2021 ) [公元12年] 尤尼·科恩 , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
F-PENN-神经网络的森林路径编码。 信息融合 75 : 186-196 ( 2021 ) [公元11年] 阿迪尔·所罗门 , 阿米特·利夫内 , 吉拉德·卡茨 , 布拉查·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 :
使用人类属性和行为模式分析运动的可预测性。 计算。 环境。 城市系统。 87 : 101596 ( 2021 ) [第17条] 尤尼·伯曼 , 齐夫·伊多 , 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 :
变队列大小多目标调度的分层深度强化学习方法。 国际JCNN 2021 : 1-10 [i13] 伊夫塔奇·萨夫兰斯基 , Roni Mateless公司 , 吉拉德·卡茨 :
使用单向反卷积置乱在云中安全地进行机器学习。 CoRR公司 abs/2111.03125 ( 2021 ) 2020 [第16条] 盖伊·扎克斯 , 吉拉德·卡茨 :
CoMet:一种基于元学习的方法,用于使用Co-Training进行跨数据集标记。 美国原子能机构 2020 : 2068-2070 [第15条] 尤尼·伯曼 , 颤抖的印地语 , 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 :
使用深度强化学习在无服务器云上进行成本有效的恶意软件检测服务。 CCGRID公司 2020 : 420-429 [第14条] 莫兰·贝拉德夫 , 利奥·罗卡赫 , 吉拉德·卡茨 , 伊多·盖伊 , 基拉·拉丁斯基 :
tdGraphEmbed:时间动态图级嵌入。 CIKM公司 2020 : 55-64 [第13条] 多伦·拉丹 , 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) , 雅登·居里 , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
MetaTPOT:使用元学习增强基于树的管道优化工具。 CIKM公司 2020 : 2097-2100 [第12条] 尤瓦尔·赫菲茨 , 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
DeepLine:使用深度强化学习和层次动作过滤生成管线的AutoML工具。 KDD公司 2020 : 2013年3月21日 [i12] Asnat Greenstein Messica公司 , 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) , 吉拉德·卡茨 , 布拉查·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 :
来自学术大数据的自动机器学习。 CoRR公司 abs/2003.03470 ( 2020 ) [i11] 埃利·西马耶夫 , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
PIVEN:具有特定值预测的深度神经网络预测间隔。 CoRR公司 abs/2006.05139 ( 2020 ) [i10] 尤尼·伯曼 , 齐夫·伊多 , 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 :
具有不同队列大小的多目标调度的分层深度强化学习方法。 CoRR公司 腹肌/2007.09256 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第11条] 诺伊·科恩·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 , 布拉查·夏皮拉 , 吉拉德·卡茨 , 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) :
AutoGRD:通过图形数据集表示的模型推荐。 CIKM公司 2019 : 821-830 [第九章] 迈克尔·谢卡斯塔 , 吉拉德·卡茨 , Asnat Greenstein Messica公司 , 利奥·罗卡赫 , 布拉查·夏皮拉 :
利用深度学习预测新产品消费。 CoRR公司 abs/1905.01686 ( 2019 ) [i8] 尤尼·比尔曼 , 颤抖的印地语 , 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 :
ASPIRE:使用强化学习实现自动化安全策略实施。 CoRR公司 abs/1905.10517 ( 2019 ) [i7] 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) , 吉拉德·卡茨 , 布拉查·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 :
评估科学论文的质量。 CoRR公司 abs/1908.04200 ( 2019 ) [i6] 尤瓦尔·赫菲茨 , 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
DeepLine:使用深度强化学习和层次动作过滤生成管线的AutoML工具。 CoRR公司 abs/1911.00061 ( 2019 ) [i5] 多伦·拉丹 , 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) , 雅登·居里 , 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
RankML:一种基于元学习的预运行机器学习管道方法。 CoRR公司 abs/1911.00108 ( 2019 ) 2018 [公元10年] 吉拉德·卡茨 , Cornelia Caragea公司 , 阿萨夫·沙布泰 :
文本分类的垂直集成协同训练。 ACM事务处理。 智力。 系统。 Technol公司。 9 ( 2 ) : 21:1-21:23 ( 2018 ) [第10条] 罗曼·范希廷(Roman Vainshtein) , Asnat Greenstein Messica公司 , 吉拉德·卡茨 , 布拉查·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 :
一种用于自动模型推荐的混合方法。 CIKM公司 2018 : 1623-1626 [i4] Yotam Intrator公司 , 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 :
MDGAN:使用多歧视生成对抗网络增强异常检测。 CoRR公司 abs/1810.05221 ( 2018 ) 2017 [公元9年] 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
维基百科(Wikimetrics):一个基于维基的排名系统。 万维网 20 ( 6 ) : 1153-1177 ( 2017 ) 2016 【c9】 吉拉德·卡茨 , 尤伊·丘尔·理查德·申恩(Eui Chul Richard Shin) , 黎明之歌 :
ExploreKit:自动特征生成和选择。 ICDM公司 2016 : 979-984年 [i3] 吉拉德·卡茨 , 利奥·罗卡赫 :
维基百科排名系统。 CoRR公司 abs/1601.01058 ( 2016 ) 2015 [j8] 吉拉德·卡茨 , 尼尔·奥菲克 , 布拉查·夏皮拉 :
ConSent:基于上下文的情绪分析。 知识。 基于系统。 84 : 162-178 ( 2015 ) [c8] 罗恩·比顿 , 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 :
基于传感器的智能手机用户出发时间预测方法。 移动软件 2015 : 146-147 【c7】 尼尔·奥菲克 , 吉拉德·卡茨 , 布拉查·夏皮拉 , 叶迪迪亚·巴尔·泽夫 :
转录言语中的情感分析。 PAKDD(2) 2015 : 27-38 [i2] 吉拉德·卡茨 , 布拉查·夏皮拉 :
启用复杂的维基百科查询-技术报告。 CoRR公司 abs/1508.03298 ( 2015 ) 2014 [j7] 吉拉德·卡茨 , 伊瓦尔·阿勒维西 , 布拉查·夏皮拉 :
CoBAn:一种基于上下文的数据泄漏预防模型。 信息科学。 262 : 137-158 ( 2014 ) [j6] 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 , 利奥·罗卡赫 , Nir Ofek公司 :
ConfDTree:改进决策树的统计方法。 J.计算。 科学。 Technol公司。 29 ( 三 ) : 392-407 ( 2014 ) 【c6】 吉拉德·卡茨 , 安娜·什托克 , 奥伦·库兰 , 布拉查·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 :
基于Wikipedia的查询性能预测。 SIGIR公司 2014 : 1235-1238 [第1页] 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 , Lior Rokach公司 :
改进联合训练的适应性特征和实例选择。 生物医学信息学中的交互式知识发现与数据挖掘 2014 : 81-100 2013 [j5] 波琳娜·齐尔伯曼 , 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 , 伊瓦尔·阿勒维西 :
分析组电子邮件交换以检测数据泄漏。 J.协会信息科学。 Technol公司。 64 ( 9 ) : 1780-1790 ( 2013 ) 2012 【c5】 迈克尔·菲尔 , 吉拉德·卡茨 , 伊瓦尔·阿勒维西 , 布拉查·夏皮拉 , Lior Rokach公司 :
通过分析社交网络数据预测学生考试成绩。 AMT公司 2012 : 584-595 [c4] 吉拉德·卡茨 , 阿萨夫·沙布泰 , 利奥·罗卡赫 , 尼尔·奥菲克 :
ConfDTree:使用置信区间改进决策树。 ICDM公司 2012 : 339-348 [i1] 吉拉德·卡茨 , 盖·沙尼 , 布拉查·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 :
使用维基百科提升SVD推荐系统。 CoRR公司 abs/1212.1131 ( 2012 ) 2011 【c3】 波琳娜·齐尔伯曼 , 什洛米·多列夫 , 吉拉德·卡茨 , 伊瓦尔·阿勒维西 , 阿萨夫·沙布泰 :
分析组通信以防止通过电子邮件泄漏数据。 ISI公司 2011 : 37至41 【c2】 吉拉德·卡茨 , 尼尔·奥菲克 , 布拉查·夏皮拉 , 利奥·罗卡赫 , 盖·沙尼 :
使用维基百科促进协作过滤技术。 RecSys系统 2011 : 285-288
2000年至2009年
2009 【j4】 吉拉德·卡茨 , 丹·萨多特 :
光波系统中电均衡器系数的维纳解。 IEEE传输。 Commun公司。 57 ( 2 ) : 361-364 ( 2009 ) 2008 [j3] 吉拉德·卡茨 , 丹·萨多特 :
一种用于OOK光通信系统的具有判决反馈的非线性电均衡器。 IEEE传输。 Commun公司。 56 ( 12 ) : 2002年至2006年 ( 2008 ) 2006 [注2] 吉拉德·卡茨 , 丹·萨多特 , 约瑟夫·塔布里基安 :
光学直接和相干探测系统中的电色散补偿均衡器。 IEEE传输。 Commun公司。 54 ( 7 ) : 1349-1349 ( 2006 ) [j1] 吉拉德·卡茨 , 丹·萨多特 , 约瑟夫·塔布里基安 :
光学直接和相干探测系统中的电色散补偿均衡器。 IEEE传输。 Commun公司。 54 ( 11 ) : 2045-2050 ( 2006 ) 【c1】 吉拉德·卡茨 , 丹·萨多特 :
最佳电均衡系数的解析解。 国际商会 2006 : 2749-2754