DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics)· 2019· Ön baskı
HISTORIAE, Sosyo-Kültürel Dönüşümün Dilbilimsel Veri Bilimi Olarak Tarihi. Bir Beşeri Bilimler Kullanım Örneği
HISTORIAE, History of Socio-Cultural Transformation as Linguistic Data Science. A Humanities Use Case
- 17.374atıf
- 2019yıl
Kısa özet
Bu makale, bir transformatör kodlayıcı kullanarak problem örneklerinin özelliklerini doğrudan üst düzey temsillerden otomatik olarak öğrenen ve kombinatoryal optimizasyon için en uygun model-çözücü kombinasyonlarının seçimini iyileştiren yeni bir yöntem sunmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kombinatoryal optimizasyon için en uygun model-çözücü kombinasyonlarını otomatik olarak seçen bir makine öğrenimi yaklaşımı geliştirildi.
- Problem temsillerinden doğrudan örnek özellikleri öğrenmek için bir transformatör kodlayıcı tanıtıldı.
- Yaklaşım, Essence modelleme dili kullanılarak üç problem sınıfı üzerinde değerlendirildi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Given a combinatorial optimisation problem, there are typically multiple ways of modelling it for presentation to an automated solver. Choosing the right combination of model and target solver can have a significant impact on the effectiveness of the solving process. The best combination of model and solver can also be instance-dependent: there may not exist a single combination that works best for all instances of the same problem. We consider the task of building machine learning models to automatically select the best combination for a problem instance. Critical to the learning process is to define instance features, which serve as input to the selection model. Our contribution is the automatic learning of instance features directly from the high-level representation of a problem instance using a transformer encoder. We evaluate the performance of our approach using the Essence modelling language via a case study of three problem classes.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics), 2019 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapay Zeka
Artificial IntelligenceComputer Science