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Enregistrement W1576789214 · doi:10.1109/cec.2015.7257038

A class of representations for evolving graphs

2015· article· en· W1576789214 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMetaheuristic Optimization Algorithms Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaximizationBenchmark (surveying)Representation (politics)Generative modelMathematicsFunction (biology)GraphEnhanced Data Rates for GSM EvolutionCombinatoricsParametrization (atmospheric modeling)Mathematical optimizationTheoretical computer scienceComputer scienceDiscrete mathematicsArtificial intelligenceGenerative grammar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study introduces a parametrized family of representations for evolving graphs together with a benchmark function that is diagnostic of an important quality of a representation for graph evolution, its natural distribution of edge densities. The new benchmark function, the edge maximization function, is equivalent to the trivial OneMax function for some representations and represents a difficult problem for others. The utility of the edge maximization function lies in the fact that the edge density distribution in a graph is a critical parameter for evolving graphs and so performance of a representation on EdgeMax is diagnostic of an important aspect of its behavior. Three cases of the EdgeMax problem are examined using six different parameterizations of the new representation. The representations presented here are generative and so need not have any particular length. For each problem case and parametrization of the representation two lengths of chromosome are examined, one that is just long enough to solve the benchmark problem and one that is 10% longer. The EdgeMax is found to be diagnostic of representation properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle