Mashinani o'rganish algoritmlari uchun giperparametr qidirish Hisoblash murakkabligini optimallashtirish

Rad etish/Noshirning eslatmasi: Barcha nashrlarda mavjud bo'lgan bayonotlar, fikrlar va ma'lumotlar MDPI va/yoki muharrir(lar)ning emas, faqat
individual muallif(lar) va muallif(lar)ga tegishli. MDPI va/yoki muharrir(lar) kontentda eslatib o'tilgan har qanday g'oyalar, usullar, ko'rsatmalar yoki
mahsulotlar natijasida odamlar yoki mulkka yetkazilgan har qanday shikastlanish uchun javobgarlikni rad etadi.
Bergstra, J.; Bengio, Y. Giperparametrni optimallashtirish uchun tasodifiy qidiruv. J. Mach. O'rganing. Res. 2012, 13, 281–305.
11. Eskorsiya-Gutyerrez, J.; Mansur, RF; Beleno, K.; Ximenes-Kabas, J.; Peres, M.; Madera, N.; Velasquez, K. Avtomatlashtirilgan chuqur o'rganish
vakolatli ko'krak bezi saratoni diagnostikasi biomedikal mamogramma rasmlari yordamida. Hisoblash. Mater. Davom eting. 2022, 71, 4221–4235.
[CrossRef]
18. Klein, A.; Folkner, S.; Bartels, S.; Hennig, P.; Hutter, F. Katta ma'lumotlar to'plamlarida mashinani o'rganish giperparametrlarini tez Bayesian
optimallashtirish . Sun'iy intellekt va statistika bo'yicha 20-xalqaro konferentsiya materiallarida AISTATS 2017, Fort Lauderdeyl, FL, AQSh, 20-22
aprel 2017 yil; 54-jild.
5.
Mater. 2021, 7, 188.
[CrossRef]
6.
14. Probst, P.; Boulesteix, AL; Bischl, B. Tunability: Mashinani o'rganish algoritmlarining giperparametrlarining ahamiyati. J. Mach. O'rganing.
20. Pannakkong, V.; Tiva-Anont, K.; Singtong, K.; Parthanadee, P.; Buddhakulsomsiri, J. Javob berish sirti metodologiyasidan foydalangan holda mashinani
o'rganish algoritmlarini giperparametrlarni sozlash : ANN, SVM va DBN ning misolini o'rganish. Matematika. Muammo. Eng. 2022, 2022, 8513719.
[CrossRef]
26. Luo, G. Mashinani o'rganish algoritmlari va giperparametr qiymatlari uchun avtomatik tanlash usullarini ko'rib chiqish. Tarmoq. Model. Analiz.
15. Andonie, R. O'quv tizimlarida giperparametrlarni optimallashtirish. J. Membr. Hisoblash. 2019, 1, 279–291.
[CrossRef]
Sun'iy intellekt bo'yicha, Virtual, 2021 yil 2-9 fevral; 12A jild, 10347–10354-betlar.
Sun'iy neyron tarmoqlari. Sensorlar 2021, 21, 8435.
[CrossRef] [PubMed]
10. Vang, L.; Feng, M.; Chjou, B.; Xiang, B.; Mahadevan, S. NLP ilovalari uchun samarali giperparametr optimallashtirish. Tabiiy tilni qayta ishlashda
empirik usullar bo'yicha 2015 yilgi konferentsiya materiallarida, Lissabon, Portugaliya, 2015 yil 17-21 sentyabr ; 2112–2117-betlar.
[CrossRef]
17. Maklaurin, D.; Duveno, D.; Adams, Reversible Learning orqali RP Gradient asosidagi giperparametrlarni optimallashtirish. Mashinalarni o'rganish
bo'yicha 32-xalqaro konferentsiya materiallarida, Lill, Frantsiya, 2015 yil 6-11 iyul ; 37-jild.
8. Yang, L.; Shami, A. Mashinani o'rganish algoritmlarini giperparametr optimallashtirish bo'yicha: nazariya va amaliyot. Neyrokompyuter 2020,
12. Zaxediy, L.; Mohammadi, FG; Amini, MH; Amini, MH OptABC: Mashinani o'rganish algoritmlari uchun optimal giperparametrlarni sozlash yondashuvi .
Mashina oÿrganish va ilovalari boÿyicha 2021-yil 20-chi IEEE xalqaro konferensiyasi (ICMLA) materiallarida , Pasadena, Kaliforniya, AQSh, 2021-yil
13–16-dekabr; 1138–1145-betlar.
[CrossRef]
19. Morales-Hernandez, A.; Van Nieuvenxuyse, I.; Rojas Gonsales, S. Ko'p maqsadli giperparametrlarni optimallashtirish bo'yicha so'rov
24. Xazan, E.; Klivans, A.; Yuan, Y. Giperparametrni optimallashtirish: spektral yondashuv. O‘quv vakilliklari bo‘yicha 6-xalqaro konferensiya materiallarida ,
ICLR 2018, Vankuver, BC, Kanada, 2018 yil 30 aprel–3 may; Seminar treklari. 1–18-betlar.
13. Elgeldaviy, E.; Sayid, A.; Galal, AR; Zaki, AM arabcha his-tuyg'ularni tahlil qilish uchun ishlatiladigan mashinani o'rganish algoritmlari uchun
giperparametrni sozlash . Informatika