Lualdi, Pietro und Sturm, Ralf und Camero, Andres und Siefkes, Prof. Dr. Tjark (2024) An Uncertainty-Based Objective Function for Hyperparameter Optimization in Gaussian Processes Applied to Expensive Black-Box Problems. Applied Soft Computing, 154, Seiten 1-20. Elsevier. doi: 10.1016/j.asoc.2024.111325. ISSN 1568-4946.
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Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494624000991
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/197663/ | ||||||||||||||||||||
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| Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag | ||||||||||||||||||||
| Titel: | An Uncertainty-Based Objective Function for Hyperparameter Optimization in Gaussian Processes Applied to Expensive Black-Box Problems | ||||||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2 Februar 2024 | ||||||||||||||||||||
| Erschienen in: | Applied Soft Computing | ||||||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Ja | ||||||||||||||||||||
| Band: | 154 | ||||||||||||||||||||
| DOI: | 10.1016/j.asoc.2024.111325 | ||||||||||||||||||||
| Seitenbereich: | Seiten 1-20 | ||||||||||||||||||||
| Verlag: | Elsevier | ||||||||||||||||||||
| Name der Reihe: | Applied Soft Computing | ||||||||||||||||||||
| ISSN: | 1568-4946 | ||||||||||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||
| Stichwörter: | Marginal Likelihood · Gaussian Processes · Uncertainty · Global Surrogate Modelling · Crashworthiness Optimization · Hyperparameter Optimization | ||||||||||||||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||||||
| HGF - Programm: | Verkehr | ||||||||||||||||||||
| HGF - Programmthema: | Straßenverkehr | ||||||||||||||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Verkehr | ||||||||||||||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | V ST Straßenverkehr | ||||||||||||||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | V - FFAE - Fahrzeugkonzepte, Fahrzeugstruktur, Antriebsstrang und Energiemanagement, R - Künstliche Intelligenz | ||||||||||||||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen , Stuttgart | ||||||||||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Fahrzeugkonzepte > Fahrzeugarchitekturen und Leichtbaukonzepte Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||||||||||||||
| Hinterlegt von: | Lualdi, Pietro | ||||||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 03 Nov 2023 12:28 | ||||||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 01 Mai 2025 03:00 |
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