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- RCJYFJ accessRights PUBLIC @default.
- RCJYFJ bibliographicCitation "Véjar, Bastián, 2024, "Replication Data for: An Efficient Structured Perceptron for NP-Hard Combinatorial Optimization Problems", https://doi.org/10.48804/RCJYFJ, KU Leuven RDR, V1" @default.
- RCJYFJ created "2024-06-25T14:53:09Z" @default.
- RCJYFJ creator 0009-0004-8484-9040 @default.
- RCJYFJ description "Develop an efficient model of the Structured Perceptron (SP) to learn the objective function of a MOCOP. Evaluation of three techniques to apply the SP on NP-hard optimization problems: 1) using heuristic solving methods during the learning process, 2) solving well-chosen satisfaction variants of the problems, 3) caching solutions computed during the learning process and reusing them. Experiments confirm the validity and speed-ups of these techniques, enabling structured output learning on larger combinatorial problems than before." @default.
- RCJYFJ description "Développer un modèle efficace du Perceptron Structuré (SP) pour apprendre la fonction objective d'un MOCOP. Évaluation de trois techniques pour appliquer le SP sur les problèmes d'optimisation NP-hard: 1) en utilisant des méthodes de résolution heuristique pendant le processus d'apprentissage, 2) en résolvant des variantes de satisfaction bien choisies des problèmes, 3) en mettant en cache des solutions calculées pendant le processus d'apprentissage et en les réutilisant. Les expériences confirment la validité et l'accélération de ces techniques, permettant un apprentissage structuré sur des problèmes combinatoires plus importants qu'auparavant." @default.
- RCJYFJ description "Entwickeln Sie ein effizientes Modell des Structured Perceptron (SP), um die objektive Funktion eines MOCOP zu erlernen. Bewertung von drei Techniken zur Anwendung des SP auf NP-harte Optimierungsprobleme: 1) Heuristische Lösungsmethoden während des Lernprozesses verwenden, 2) gut gewählte Zufriedenheitsvarianten der Probleme lösen, 3) während des Lernprozesses berechnete Lösungen zwischenspeichern und wiederverwenden. Experimente bestätigen die Gültigkeit und Beschleunigung dieser Techniken und ermöglichen strukturiertes Output-Lernen bei größeren kombinatorischen Problemen als zuvor." @default.
- RCJYFJ description "Ontwikkel een efficiënt model van de Structured Perceptron (SP) om de objectieve functie van een MOCOP te leren. Evaluatie van drie technieken om de SP toe te passen op NP-hard optimalisatie problemen: 1) het gebruik van heuristische oplossingsmethoden tijdens het leerproces, 2) het oplossen van goed gekozen tevredenheidsvarianten van de problemen, 3) caching-oplossingen die tijdens het leerproces zijn berekend en deze opnieuw gebruiken. Experimenten bevestigen de validiteit en versnelling van deze technieken, waardoor gestructureerde output learning mogelijk is op grotere combinatorische problemen dan voorheen." @default.
- RCJYFJ identifier "doi:10.48804/RCJYFJ" @default.
- RCJYFJ issued "2024-06-26T13:04:29Z" @default.
- RCJYFJ modified "2024-06-26T13:04:29Z" @default.
- RCJYFJ publisher 0419052173 @default.
- RCJYFJ title "Données de réplication pour: Un perceptron structuré efficace pour les problèmes d'optimisation combinatoire NP-Hard" @default.
- RCJYFJ title "Replicatiegegevens voor: Een efficiënte gestructureerde perceptron voor NP-harde combinatorische optimalisatieproblemen" @default.
- RCJYFJ title "Replication Data for: An Efficient Structured Perceptron for NP-Hard Combinatorial Optimization Problems" @default.
- RCJYFJ title "Replikationsdaten für: Ein effizientes strukturiertes Perceptron für NP-schwere kombinatorische Optimierungsprobleme" @default.
- RCJYFJ citedBy genid67268 @default.
- RCJYFJ type Dataset @default.
- RCJYFJ contactPoint genid67269 @default.
- RCJYFJ keyword "Combinatorial optimization" @default.
- RCJYFJ keyword "Structured Perceptron" @default.
- RCJYFJ keyword "Structured output prediction" @default.
- RCJYFJ landingPage RCJYFJ @default.
- RCJYFJ theme TECH @default.
- RCJYFJ version "1" @default.