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Swarm Intelligence and Evolutionary Computation: Theory, Advances and Applications in Machine Learning and Deep Learning - Couverture souple

 
9781032162515: Swarm Intelligence and Evolutionary Computation: Theory, Advances and Applications in Machine Learning and Deep Learning
  • ÉditeurCRC Press
  • Date d'édition2024
  • ISBN 10 1032162511
  • ISBN 13 9781032162515
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages204
  • ÉditeurKouziokas Georgios

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9781032162508: Swarm Intelligence and Evolutionary Computation: Theory, Advances and Applications in Machine Learning and Deep Learning

Edition présentée

ISBN 10 :  1032162503 ISBN 13 :  9781032162508
Editeur : CRC Press, 2023
Couverture rigide

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Kouziokas, Georgios (EDT)
Edité par CRC Press, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
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Edité par CRC Press, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
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Kouziokas, Georgios (EDT)
Edité par CRC Press, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
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Edité par CRC Press, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
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Georgios Kouziokas
Edité par CRC Press, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
Neuf PAP
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PAP. Etat : New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. N° de réf. du vendeur L0-9781032162515

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Georgios Kouziokas
Edité par Taylor & Francis Ltd, London, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
Neuf Paperback

Vendeur : Grand Eagle Retail, Fairfield, OH, Etats-Unis

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Paperback. Etat : new. Paperback. The aim of this book is to present and analyse theoretical advances and also emerging practical applications of swarm and evolutionary intelligence. It comprises nine chapters. Chapter 1 provides a theoretical introduction of the computational optimization techniques regarding the gradient-based methods such as steepest descent, conjugate gradient, newton and quasi-Newton methods and also the non-gradient methods such as genetic algorithm and swarm intelligence algorithms. Chapter 2, discusses evolutionary computation techniques and genetic algorithm. Swarm intelligence theory and particle swarm optimization algorithm are reviewed in Chapter 3. Also, several variations of particle swarm optimization algorithm are analysed and explained such as Geometric PSO, PSO with mutation, Chaotic PSO with mutation, multi-objective PSO and Quantum mechanics based PSO algorithm. Chapter 4 deals with two essential colony bio-inspired algorithms: Ant colony optimization (ACO) and Artificial bee colony (ABC). Chapter 5, presents and analyses Cuckoo search and Bat swarm algorithms and their latest variations. In chapter 6, several other metaheuristic algorithms are discussed such as: Firefly algorithm (FA), Harmony search (HS), Cat swarm optimization (CSO) and their improved algorithm modifications. The latest Bio-Inspired Swarm Algorithms are discussed in chapter 7, such as: Grey Wolf Optimization (GWO) Algorithm, Whale Optimization Algorithm (WOA), Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) and other algorithm variations such as binary and chaotic versions. Chapter 8 presents machine learning applications of swarm and evolutionary algorithms. Illustrative real-world examples are presented with real datasets regarding neural network optimization and feature selection, using: genetic algorithm, Geometric PSO, Chaotic Harmony Search, Chaotic Cuckoo Search, and Evolutionary Algorithm and also crime forecasting using swarm optimized SVM. In chapter 9, applications of swarm intelligence on deep long short-term memory (LSTM) networks and Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) are discussed, including LSTM hyperparameter tuning and Covid19 diagnosis from chest X-Ray images. The aim of the book is to present and discuss several state-of-theart swarm intelligence and evolutionary algorithms together with their variances and also several illustrative applications on machine learning and deep learning. This book aims at providing theoretical knowledge in the application of swarm intelligence and evolutionary computation including several recent meta-heuristic algorithms and also providing practical emerging applications in machine learning and deep learning. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781032162515

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Georgios Kouziokas
Edité par CRC Press, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
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Kouziokas, Georgios (Editor)
Edité par CRC Pr I Llc, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
Neuf Paperback
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Paperback. Etat : Brand New. 218 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock. This item is printed on demand. N° de réf. du vendeur __1032162511

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Kouziokas, Georgios (EDT)
Edité par CRC Press, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni

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Georgios Kouziokas
Edité par Taylor & Francis Ltd, 2024
ISBN 10 : 1032162511 ISBN 13 : 9781032162515
Neuf Paperback / softback

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