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SMAC公司

swMATH ID: 27215
软件作者: 弗兰克·赫特(Frank Hutter)、霍尔格·胡斯(Holger Hoos)、凯文·莱顿·布朗(Kevin Leyton-Brown)、凯文·墨菲(Ke文·墨菲)、史蒂夫·拉马奇(Steve Ramage)
描述: SMAC:基于顺序模型的算法配置。SMAC(基于序列模型的算法配置)是一种通用工具,用于优化算法参数(或我们可以自动运行的某些其他进程的参数,或我们可以评估的函数,例如模拟)。SMAC帮助我们在某些实例分布上按数量级加快了本地搜索和树搜索算法的速度。最近,我们还发现它对于机器学习算法的超参数优化非常有效,与其他算法相比,它可以更好地扩展到高维和离散输入维。最后,SMAC所基于的预测模型还可以捕获和利用有关模型域的重要信息,例如哪些输入变量最重要。我们希望您发现SMAC同样有用。最终,我们希望它能帮助算法设计者专注于比参数调整更有科学价值的任务。
主页: http://www.cs.ubc.ca/labs/beta/Projects/SMAC/
源代码:  https://github.com/automl/SMAC3
相关软件: 帕拉米尔斯青蒿素irace公司Hyperopt公司汽车WEKA萨特齐拉自动锁相环超波段EGO公司Scikit公司github斑点超小卫星萨滕斯坦亚当BOHB公司AClib(AClib)开放多媒体程序库玲玲自动对开
引用于: 110文件
更多出版物: http://www.cs.ubc.ca/labs/beta/Projects/SMAC/#papers/
全部的 前5名

312位作者引用

12 霍尔格·H·胡斯。
10 马里乌斯·林道尔
9 弗兰克·哈特
7 凯文·莱顿·布朗
7 托马斯·G·Stützle。
4 卡洛斯·安索特吉
4 尼斯雷特·穆斯利乌
凯萨琳娜·艾根斯佩格
曼纽尔·洛佩兹·伊瓦涅斯
Josep Pon先生
托尔斯滕·绍布(Torsten H.Schaub)。
梅诺夫·塞尔曼
2 海萨姆·布·阿马尔
2 米特拉·巴拉奇
2 托马斯·巴兹·贝尔斯坦
2 伯恩德·比施尔
2 蔡少伟
2 亚历山大一世,科恩·里弗斯。
2 马克·彼得·戴森罗特(Marc Peter Deisenroth)
2 阿尔贝托·弗兰津
2 瑞恩·赖斯·格里菲斯
2 安托万·格罗斯尼特
2 拉尔斯·科特霍夫
2 Kumar,K.S.Sesh
2 罗,川
2 尤里·马利茨基
2 弗洛里安·米切克
2 费利克斯·摩尔
2 里卡多·莫里科尼
2 佩雷斯·卡塞雷斯,莱斯利
2 约格·拉恩富勒
2 奥利维尔·鲁斯坦特
2 尼古拉斯五世·萨希尼迪斯。
2 拉尔斯·施密特·蒂姆
2 苏凯乐
2 凯文·蒂尔尼
2 拉苏尔·图图诺夫
2 毛罗·瓦拉蒂
2 van Rijn,Jan N。
2 王军
2 马塞尔·韦弗
2 徐、林
1 德克·阿贝尔
1 阿米娜·穆罕默德·阿布萨拉
1 查鲁·C·阿加瓦尔。
1 艾哈迈德·穆罕默德·奥萨马
1 乔治·艾瓦利奥提斯
1 阿坤、奥祖尔
1 罗伯托·阿马迪尼
1 玛丽·阿纳斯塔西奥
1 弗朗西斯科·阿切蒂
1 劳伦斯·阿尔普
1 贝鲁兹·巴巴基
1 弗朗索瓦·巴霍克
1 马可·巴奥莱蒂
1 拉希德·巴基洛夫
1 皮埃尔·巴尔迪
1 阿德里安·巴林
1 穆苏诺里·班巴拉
1 A.O.Bassin。
1 Bayless,山姆
1 马利克·本·塞勒姆
1 卡罗琳·本杰明斯
1 塞纳·伯登
1 卡尔·弗雷德里克·伯格
1 迪米特里斯·约翰·伯西马斯
1 莱昂纳多·贝泽拉。
1 卞、赵
1 卞,江
1 安德烈·比登卡普
1 米卡·比诺伊斯
1 安托万·布兰查德。
1 Ignace布莱克斯
1 巴维尔·B·布拉迪尔。
1 托马斯·布罗克斯
1 M.V.布兹达洛夫。
1 安东尼奥·坎德列里
1 盖零件,昆廷
1 卡蒂斯,科里亚
1 费德里科·塞鲁蒂
1 查申,库尔德斯坦
1 陈建嘉
1 陈景欢
1 陈冠勋
1 安东尼娅·奇米埃拉
1 Choi,Seungjin先生
1 卢卡什Chrpa
1 卢卡斯·西罗尼斯
1 莉莎·科宁
1 马尔科·科拉扎
1 Jean-François科尔多
1 达西,马蒂厄
1 帕特里克·德·考斯马克
1 萨布丽娜·德·奥利维拉。
1 尼古拉斯·德克莱尔
1 邓迪凡
1 朱利亚·迪萨沃
1 加布里埃尔·迪巴里
1 贾科莫·迪托洛
1 尤塞夫·迪奥瓦内
…还有212位作者

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