Deep neural evolution learning (40 résultats)
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2021
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Edité par Springer, 2020
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Etat : New. Softcover reprint of the original 1st ed. 2018 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Taschenbuch. Etat : Neu. Evolutionary Approach to Machine Learning and Deep Neural Networks | Neuro-Evolution and Gene Regulatory Networks | Hitoshi Iba | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2019 | Springer Singapore | EAN 9789811343582 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, j…uergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Langue : anglais
Edité par Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2019
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides theoretical and practical knowledge about a methodology for evolutionary algorithm-based search strategy with the integration of several machine learning and deep learning techniques. These include convolutional neural networks, Gröb…ner bases, relevance vector machines, transfer learning, bagging and boosting methods, clustering techniques (affinity propagation), and belief networks, among others. The development of such tools contributes to better optimizing methodologies. Beginning with the essentials of evolutionary algorithms and covering interdisciplinary research topics, the contents of this book are valuable for different classes of readers: novice, intermediate, and also expert readers from related fields.Following the chapters on introduction and basic methods, Chapter 3 details a new research direction, i.e., neuro-evolution, an evolutionary method for the generation of deep neural networks, and also describes how evolutionary methods are extended in combination with machine learning techniques. Chapter 4 includes novel methods such as particle swarm optimization based on affinity propagation (PSOAP), and transfer learning for differential evolution (TRADE), another machine learning approach for extending differential evolution.The last chapter is dedicated to the state of the art in gene regulatory network (GRN) research as one of the most interesting and active research fields. The author describes an evolving reaction network, which expands the neuro-evolution methodology to produce a type of genetic network suitable for biochemical systems and has succeeded in designing genetic circuits in synthetic biology. The author also presents real-world GRN application to several artificial intelligent tasks, proposing a framework of motion generation by GRNs (MONGERN), which evolves GRNs to operate a real humanoid robot.
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 260 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides theoretical and practical knowledge about a methodology for evolutionary algorithm-based search strategy with the integration of several machine learning and deep learning techniques. These include convolutional neural…networks, Gröbner bases, relevance vector machines, transfer learning, bagging and boosting methods, clustering techniques (affinity propagation), and belief networks, among others. The development of such tools contributes to better optimizing methodologies. Beginning with the essentials of evolutionary algorithms and covering interdisciplinary research topics, the contents of this book are valuable for different classes of readers: novice, intermediate, and also expert readers from related fields.Following the chapters on introduction and basic methods, Chapter 3 details a new research direction, i.e., neuro-evolution, an evolutionary method for the generation of deep neural networks, and also describes how evolutionary methods are extended in combination with machine learning techniques. Chapter 4 includes novel methods such as particle swarm optimization based on affinity propagation (PSOAP), and transfer learning for differential evolution (TRADE), another machine learning approach for extending differential evolution.The last chapter is dedicated to the state of the art in gene regulatory network (GRN) research as one of the most interesting and active research fields. The author describes an evolving reaction network, which expands the neuro-evolution methodology to produce a type of genetic network suitable for biochemical systems and has succeeded in designing genetic circuits in synthetic biology. The author also presents real-world GRN application to several artificial intelligent tasks, proposing a framework of motion generation by GRNs (MONGERN), which evolves GRNs to operate a real humanoid robot.
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2018
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides theoretical and practical knowledge about a methodology for evolutionary algorithm-based search strategy with the integration of several machine learning and deep learning techniques. These include convolutional neural networks, Gröbner bas…es, relevance vector machines, transfer learning, bagging and boosting methods, clustering techniques (affinity propagation), and belief networks, among others. The development of such tools contributes to better optimizing methodologies. Beginning with the essentials of evolutionary algorithms and covering interdisciplinary research topics, the contents of this book are valuable for different classes of readers: novice, intermediate, and also expert readers from related fields.Following the chapters on introduction and basic methods, Chapter 3 details a new research direction, i.e., neuro-evolution, an evolutionary method for the generation of deep neural networks, and also describes how evolutionary methods are extended in combination with machine learning techniques. Chapter 4 includes novel methods such as particle swarm optimization based on affinity propagation (PSOAP), and transfer learning for differential evolution (TRADE), another machine learning approach for extending differential evolution.The last chapter is dedicated to the state of the art in gene regulatory network (GRN) research as one of the most interesting and active research fields. The author describes an evolving reaction network, which expands the neuro-evolution methodology to produce a type of genetic network suitable for biochemical systems and has succeeded in designing genetic circuits in synthetic biology. The author also presents real-world GRN application to several artificial intelligent tasks, proposing a framework of motion generation by GRNs (MONGERN), which evolves GRNs to operate a real humanoid robot.
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Hardcover. Etat : Brand New. 260 pages. 9.25x6.10x0.79 inches. In Stock.
Autres imagesLangue : anglais
Edité par Springer, 2021
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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EUR 184,95
EUR 70,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. Deep Neural Evolution | Deep Learning with Evolutionary Computation | Hitoshi Iba (u. a.) | Taschenbuch | Natural Computing Series | xii | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9789811536878 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at…]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2021
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Etat : New.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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EUR 3,50 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New.
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Paperback. Etat : New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2020
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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EUR 220,29
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book delivers the state of the art in deep learning (DL) methods hybridized with evolutionary computation (EC). Over the last decade, DL has dramatically reformed many domains: computer vision, speech recognition, healthcare, and automatic game playing,…to mention only a few. All DL models, using different architectures and algorithms, utilize multiple processing layers for extracting a hierarchy of abstractions of data. Their remarkable successes notwithstanding, these powerful models are facing many challenges, and this book presents the collaborative efforts by researchers in EC to solve some of the problems in DL.EC comprises optimization techniques that are useful when problems are complex or poorly understood, or insufficient information about the problem domain is available. This family of algorithms has proven effective in solving problems with challenging characteristics such as non-convexity, non-linearity, noise, and irregularity, which dampen the performance of most classic optimization schemes. Furthermore, EC has been extensively and successfully applied in artificial neural network (ANN) research -from parameter estimation to structure optimization. Consequently, EC researchers are enthusiastic about applying their arsenal for the design and optimization of deep neural networks (DNN).This book brings together the recent progress in DL research where the focus is particularly on three sub-domains that integrate EC with DL: (1) EC for hyper-parameter optimization in DNN; (2) EC for DNN architecture design; and (3) Deep neuroevolution. The book also presents interesting applications of DL with EC in real-world problems, e.g., malware classification and object detection. Additionally, it covers recent applications of EC in DL, e.g. generative adversarial networks (GAN) training and adversarial attacks. The book aims to prompt and facilitate the research in DL with EC both in theory and in practice.
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer, 2021
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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EUR 223,11
EUR 63,40 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book delivers the state of the art in deep learning (DL) methods hybridized with evolutionary computation (EC). Over the last decade, DL has dramatically reformed many domains: computer vision, speech recognition, healthcare, and automatic game pl…aying, to mention only a few. All DL models, using different architectures and algorithms, utilize multiple processing layers for extracting a hierarchy of abstractions of data. Their remarkable successes notwithstanding, these powerful models are facing many challenges, and this book presents the collaborative efforts by researchers in EC to solve some of the problems in DL.EC comprises optimization techniques that are useful when problems are complex or poorly understood, or insufficient information about the problem domain is available. This family of algorithms has proven effective in solving problems with challenging characteristics such as non-convexity, non-linearity, noise, and irregularity, which dampen the performance of most classic optimization schemes. Furthermore, EC has been extensively and successfully applied in artificial neural network (ANN) research -from parameter estimation to structure optimization. Consequently, EC researchers are enthusiastic about applying their arsenal for the design and optimization of deep neural networks (DNN).This book brings together the recent progress in DL research where the focus is particularly on three sub-domains that integrate EC with DL: (1) EC for hyper-parameter optimization in DNN; (2) EC for DNN architecture design; and (3) Deep neuroevolution. The book also presents interesting applications of DL with EC in real-world problems, e.g., malware classification and object detection. Additionally, it covers recent applications of EC in DL, e.g. generative adversarial networks (GAN) training and adversarial attacks. The book aims to prompt and facilitate the research in DL with EC both in theory and in practice.
Langue : anglais
Edité par Springer-Nature New York Inc, 2021
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 308,08
EUR 14,67 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Paperback. Etat : Brand New. 452 pages. 9.25x6.10x1.07 inches. In Stock.
Langue : anglais
Edité par Springer-Nature New York Inc, 2020
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 310,20
EUR 14,67 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Hardcover. Etat : Brand New. 450 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2021
Série : Natural Computing, Livre 32 sur 32. Livre 32 sur 32 - Natural Computing
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Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-UniMispah books
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EUR 335,97
EUR 29,33 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Paperback. Etat : New. NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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EUR 111,64
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paperback. Etat : New. Paperback. Pub Date: 2021-01-01 Pages: 352 Publisher: Tsinghua University Press This book first outlines the basic concepts and development process related to artificial intelligence and deep learning; then introduces the basic theories and algorithms of deep learning in detail. including neural networks T…he key technologies. the main framework and application examples of convolutional neural networks. the models and applications of recurrent neural networks and unsupervised learning deep neu.
