Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Model discovery with grammatical evolution : an experiment with prime numbers / Jakub Skrzyński, Dominik SEPIOŁO, Antoni LIGĘZA // W: PP-RAI'2024 [Dokument elektroniczny] : Progress in Polish Artificial Intelligence Research 5 : 18-20. 04. 2024, Warsaw, Poland : proceedings / eds. Jacek Mańdziuk, Adam Żychowski, Mikołaj Małkiński ; Warsaw University of Technology Faculty of Mathematics and Information Science. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warsaw : Warsaw University of Technology, 2024. — ISBN: 978-83-8156-696-4; e-ISBN: 978-83-8156-697-1. — S. 9-15. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 14-15, Abstr.

Autorzy (3)

Słowa kluczowe

model discovery machine learning grammatical evolution model-driven XAI explainable artificial intelligence

Dane bibliometryczne

ID BaDAP	155121
Data dodania do BaDAP	2024-10-03
Tekst źródłowy	URL
Rok publikacji	2024
Typ publikacji	materiały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęp
Wydawca	Politechnika Warszawska

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki

#165508Data dodania: 21.1.2026

Enhancing Grammatical Evolution with neural-inspired CFG for Explainable AI / Jakub SKRZYŃSKI, Antoni LIGĘZA // W: Advances in artificial intelligence research : proceedings of the 6th Polish conference on Artificial Intelligence, PP-RAI 2025, Katowice, Poland, 7–9 April, 2025 / eds. Beata Zielosko, [et al.]. — Cham : Springer Nature Swizterland, cop. 2026. — ( Lecture Notes in Networks and Systems ; ISSN 2367-3370 ; vol. 1599 ). — ISBN: 978-3-032-04196-8; e-ISBN: 978-3-032-04197-5. — S. 17–29. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-01-02

Szczegóły

fragment książki

#149067Data dodania: 23.10.2023

A comparison of shallow explainable artificial intelligence methods against grammatical evolution approach / Dominik SEPIOŁO, Antoni LIGĘZA // W: Progress in Polish artificial intelligence research 4 [Dokument elektroniczny] / ed. by Adam Wojciechowski, Piotr Lipiński. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Łódź : Łódź University of Technology Press, 2023. — (Monografie Politechniki Łódzkiej ; nr 2437). — e-ISBN: 978-83-66741-92-8. — S. 89–94. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: http://repozytorium.p.lodz.pl/bitstream/handle/11652/4773/Pro... [2023-10-02]. — Bibliogr. s. 93–94, Abstr.

Szczegóły