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Start small, think big: On hyperparameter optimization for large-scale knowledge graph embeddings
Kochsiek, Adrian
;
Niesel, Fritz
;
Gemulla, Rainer
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-031-26390-3_9
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URL:
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https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-03...
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Weitere URL:
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https://www.researchgate.net/publication/369310138...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2023
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Buchtitel:
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Machine learning and knowledge discovery in databases : European Conference, ECML PKDD 2022, Grenoble, France, September 19–23, 2022 : proceedings. Part II
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Lecture Notes in Computer Science
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Band/Volume:
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13714
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Seitenbereich:
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138-154
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Veranstaltungstitel:
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ECML PKDD 2022
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Veranstaltungsort:
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Grenoble, France
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Veranstaltungsdatum:
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19.-23.09.2022
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Herausgeber:
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Amini, Massih-Reza
;
Canu, Stéphane
;
Fischer, Asja
;
et al.
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
|
Springer
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ISBN:
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978-3-031-26389-7 , 978-3-031-26390-3
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ISSN:
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0302-9743 , 1611-3349
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science I: Data Analytics (Gemulla 2014-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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knowledge graph embedding , multi-fidelity hyperparameter optimization , low-fidelity approximation
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 | Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie. |
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