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Sinopsis
This book introduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that show how machine learning can improve and support evolution strategies. The set of methods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness and constraint functions, dimensionality reduction for search and visualization of high-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. After giving an introduction to evolution strategies and machine learning, the book builds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimental perspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Python using the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted on typical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and their experimental behavior. The book closes with a discussion of related lines of research.
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This bookintroduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that showhow machine learning can improve and support evolution strategies. The set ofmethods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness andconstraint functions, dimensionality reduction for search and visualization ofhigh-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. Aftergiving an introduction to evolution strategies and machine learning, the bookbuilds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimentalperspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Pythonusing the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted ontypical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and theirexperimental behavior. The book closes with a discussion of related lines ofresearch.
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Machine Learning for Evolution Strategies
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ISBN 10: 3319815008
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. State of the art presentation of Machine Learning in Evolution StrategiesCondensed presentationShort introduction and recent researchThis bookintroduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that showhow machine. Nº de ref. del artículo: 458621863
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Machine Learning for Evolution Strategies (Studies in Big Data, 20)
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Machine Learning for Evolution Strategies
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Machine Learning for Evolution Strategies
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This bookintroduces numerous algorithmic hybridizations between both worlds that showhow machine learning can improve and support evolution strategies. The set ofmethods comprises covariance matrix estimation, meta-modeling of fitness andconstraint functions, dimensionality reduction for search and visualization ofhigh-dimensional optimization processes, and clustering-based niching. Aftergiving an introduction to evolution strategies and machine learning, the bookbuilds the bridge between both worlds with an algorithmic and experimentalperspective. Experiments mostly employ a (1+1)-ES and are implemented in Pythonusing the machine learning library scikit-learn. The examples are conducted ontypical benchmark problems illustrating algorithmic concepts and theirexperimental behavior. The book closes with a discussion of related lines ofresearch. Nº de ref. del artículo: 9783319815008
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Machine Learning for Evolution Strategies (Studies in Big Data, 20)
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Machine Learning for Evolution Strategies
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Machine Learning for Evolution Strategies
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Machine Learning for Evolution Strategies
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