Towards Adaptive Space Partitioning for ...
Type de document :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Towards Adaptive Space Partitioning for Large-scale Parallel Bayesian Optimization
Auteur(s) :
Gobert, Maxime [Auteur]
Institut de Mathématiques [Mons]
Gmys, Jan [Auteur]
Institut de Mathématiques [Mons]
Melab, Nouredine [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Tuyttens, Daniel [Auteur]
Institut de Mathématiques [Mons]
Institut de Mathématiques [Mons]
Gmys, Jan [Auteur]

Institut de Mathématiques [Mons]
Melab, Nouredine [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Tuyttens, Daniel [Auteur]
Institut de Mathématiques [Mons]
Titre de la manifestation scientifique :
OLA'2020 - International Conference on Optimization and Learning
Ville :
Cadix
Pays :
Espagne
Date de début de la manifestation scientifique :
2020-02-17
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Bayesian optimisation
Space partitioning
Surrogate Model
Space partitioning
Surrogate Model
Discipline(s) HAL :
Computer Science [cs]/Operations Research [math.OC]
Informatique [cs]/Calcul parallèle, distribué et partagé [cs.DC]
Informatique [cs]/Calcul parallèle, distribué et partagé [cs.DC]
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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