Zobrazeno 1 - 10
of 20
pro vyhledávání: '"Breaban, Mihaela Elena"'
Publikováno v:
24th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing (SYNASC), pp. 173-180, 2022. IEEE
Dataset distillation aims at synthesizing a dataset by a small number of artificially generated data items, which, when used as training data, reproduce or approximate a machine learning (ML) model as if it were trained on the entire original dataset
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.17130
Multiple-TSP, also abbreviated in the literature as mTSP, is an extension of the Traveling Salesman Problem that lies at the core of many variants of the Vehicle Routing problem of great practical importance. The current paper develops and experiment
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.11910
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2020 176:1023-1032
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2019 159:736-745
Publikováno v:
Artificial Intelligent Approaches in Petroleum Geosciences; 2015, p53-100, 48p
Autor:
Breaban, Mihaela Elena, Iftene, Adrian
Publikováno v:
Procedia Computer Science; 2015, Vol. 60, p178-187, 10p
Autor:
Breaban, Mihaela Elena
Publikováno v:
Applications of Evolutionary Computation (9783642371912); 2013, p324-333, 10p
Publikováno v:
2012 14th International Symposium on Symbolic & Numeric Algorithms for Scientific Computing; 2012, p214-219, 6p