Synopsis
This book explores the development of several new learning algorithms that utilize recent optimization techniques and meta-heuristics. It addresses well-known models such as particle swarm optimization, genetic algorithm, ant colony optimization, evolutionary strategy, population-based incremental learning, and grey wolf optimizer for training neural networks. Additionally, the book examines the challenges associated with these processes in detail. This volume will serve as a valuable reference for individuals in both academia and industry.
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Optimization Algorithms in Machine Learning
Edité par
Palgrave Macmillan Mai 2026, 2026
ISBN 10 : 9819638518
ISBN 13 : 9789819638512
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explores the development of several new learning algorithms that utilize recent optimization techniques and meta-heuristics. It addresses well-known models such as particle swarm optimization, genetic algorithm, ant colony optimization, evolutionary strategy, population-based incremental learning, and grey wolf optimizer for training neural networks. Additionally, the book examines the challenges associated with these processes in detail. This volume will serve as a valuable reference for individuals in both academia and industry. 200 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9789819638512
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Optimization Algorithms in Machine Learning | A Meta-heuristics Perspective
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Taschenbuch. Etat : Neu. Optimization Algorithms in Machine Learning | A Meta-heuristics Perspective | Debashish Das (u. a.) | Taschenbuch | Engineering Optimization: Methods and Applications | xvii | Englisch | 2026 | Springer | EAN 9789819638512 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 135769642
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Optimization Algorithms in Machine Learning
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Palgrave Macmillan Mai 2026, 2026
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ISBN 13 : 9789819638512
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Optimization Algorithms in Machine Learning : A Meta-heuristics Perspective
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