Giulia Zarpellon, Jason Jo, Andrea Lodi et Yoshua Bengio
Communication écrite (2021)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département de mathématiques et de génie industriel |
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URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/49124/ |
Nom de la conférence: | 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence |
Date(s) de la conférence: | 2021-02-02 - 2021-02-09 |
Titre de la revue: | Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence (vol. 35, no 5) |
Maison d'édition: | Assoc Advancement Artificial Intelligence |
DOI: | 10.1609/aaai.v35i5.16512 |
URL officielle: | https://doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16512 |
Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:00 |
Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:38 |
Citer en APA 7: | Zarpellon, G., Jo, J., Lodi, A., & Bengio, Y. (février 2021). Parameterizing Branch-and-Bound Search Trees to Learn Branching Policies [Communication écrite]. 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence. Publié dans Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(5). https://doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16512 |
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