Publikationstyp: Konferenz: Paper
Art der Begutachtung: Peer review (Publikation)
Titel: An oracle for the optimization of underconstrained compositions of neural networks : the tick hazard use case
Autor/-in: Gygax, Gregory
Ratnaweera, Nils
Tischhauser, Werner
Smits, Theo H. M.
Laube, Patrick
Ott, Thomas
et. al: No
DOI: 10.1007/978-3-031-23929-8_3
Tagungsband: Artificial Life and Evolutionary Computation
Herausgeber/-in des übergeordneten Werkes: Schneider, Johannes Josef
Weyland, Mathias Sebastian
Flumini, Dandolo
Füchslin, Rudolf Marcel
Seite(n): 24
Seiten bis: 31
Angaben zur Konferenz: XV International Workshop on Artificial Life and Evolutionary Computation (WIVACE), Winterthur, Switzerland, 15-17 September 2021
Erscheinungsdatum: 22-Jan-2023
Reihe: Communications in Computer and Information Science
Reihenzählung: 1722
Verlag / Hrsg. Institution: Springer
Verlag / Hrsg. Institution: Cham
ISBN: 978-3-031-23928-1
978-3-031-23929-8
Sprache: Englisch
Fachgebiet (DDC): 006: Spezielle Computerverfahren
614: Public Health und Gesundheitsförderung
Zusammenfassung: Modeling complex real-world variables, such as tick hazard, can face the problem that no measurements are available for the target variable itself. Models developed on the basis of indirect measurements may then lead to an underconstrained problem for which the output cannot be reliably validated. To address such a problem in the tick hazard use case, we propose a novel oracle approach. The goal of the oracle is to generate test scenarios that can be used to test the validity and robustness of our tick hazard model. We report on preliminary results that support the potential of both the model and the oracle approach.
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/26749
Volltext Version: Publizierte Version
Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): Lizenz gemäss Verlagsvertrag
Departement: Life Sciences und Facility Management
Organisationseinheit: Institut für Computational Life Sciences (ICLS)
Institut für Umwelt und Natürliche Ressourcen (IUNR)
Publiziert im Rahmen des ZHAW-Projekts: Fighting bites with bytes: Promoting public health with crowdsourced tick prevention
Enthalten in den Sammlungen:Publikationen Life Sciences und Facility Management

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Gygax, G., Ratnaweera, N., Tischhauser, W., Smits, T. H. M., Laube, P., & Ott, T. (2023). An oracle for the optimization of underconstrained compositions of neural networks : the tick hazard use case [Conference paper]. In J. J. Schneider, M. S. Weyland, D. Flumini, & R. M. Füchslin (Eds.), Artificial Life and Evolutionary Computation (pp. 24–31). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23929-8_3
Gygax, G. et al. (2023) ‘An oracle for the optimization of underconstrained compositions of neural networks : the tick hazard use case’, in J.J. Schneider et al. (eds) Artificial Life and Evolutionary Computation. Cham: Springer, pp. 24–31. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23929-8_3.
G. Gygax, N. Ratnaweera, W. Tischhauser, T. H. M. Smits, P. Laube, and T. Ott, “An oracle for the optimization of underconstrained compositions of neural networks : the tick hazard use case,” in Artificial Life and Evolutionary Computation, Jan. 2023, pp. 24–31. doi: 10.1007/978-3-031-23929-8_3.
GYGAX, Gregory, Nils RATNAWEERA, Werner TISCHHAUSER, Theo H. M. SMITS, Patrick LAUBE und Thomas OTT, 2023. An oracle for the optimization of underconstrained compositions of neural networks : the tick hazard use case. In: Johannes Josef SCHNEIDER, Mathias Sebastian WEYLAND, Dandolo FLUMINI und Rudolf Marcel FÜCHSLIN (Hrsg.), Artificial Life and Evolutionary Computation. Conference paper. Cham: Springer. 22 Januar 2023. S. 24–31. ISBN 978-3-031-23928-1
Gygax, Gregory, Nils Ratnaweera, Werner Tischhauser, Theo H. M. Smits, Patrick Laube, and Thomas Ott. 2023. “An Oracle for the Optimization of Underconstrained Compositions of Neural Networks : The Tick Hazard Use Case.” Conference paper. In Artificial Life and Evolutionary Computation, edited by Johannes Josef Schneider, Mathias Sebastian Weyland, Dandolo Flumini, and Rudolf Marcel Füchslin, 24–31. Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23929-8_3.
Gygax, Gregory, et al. “An Oracle for the Optimization of Underconstrained Compositions of Neural Networks : The Tick Hazard Use Case.” Artificial Life and Evolutionary Computation, edited by Johannes Josef Schneider et al., Springer, 2023, pp. 24–31, https://doi.org/10.1007/978-3-031-23929-8_3.


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