Derivative-Free Optimization
Idioma: inglés
Editorial: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Jul 2025, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers a pioneering exploration of classification-based derivative-free optimization (DFO), providing researchers and professionals in artificial intelligence, machine learning, AutoML, and optimization with a robust framework for addressing complex, large-scale problems where gradients are unavailable. By bridging theoretical foundations with practical implementations, it fills critical gaps in the field, making it an indispensable resource for both academic and industrial audiences.The book introduces innovative frameworks such as sampling-and-classification (SAC) and sampling-and-learning (SAL), which underpin cutting-edge algorithms like Racos and SRacos. These methods are designed to excel in challenging optimization scenarios, including high-dimensional search spaces, noisy environments, and parallel computing. A dedicated section on the ZOOpt toolbox provides practical tools for implementing these algorithms effectively. The book s structure moves from foundational principles and algorithmic development to advanced topics and real-world applications, such as hyperparameter tuning, neural architecture search, and algorithm selection in AutoML.Readers will benefit from a comprehensive yet concise presentation of modern DFO methods, gaining theoretical insights and practical tools to enhance their research and problem-solving capabilities. A foundational understanding of machine learning, probability theory, and algorithms is recommended for readers to fully engage with the material. 212 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9789819659289
- Título
- Derivative-Free Optimization
- Autor
- Yang Yu
- Editorial
- Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Jul 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9819659280
- ISBN 13
- 9789819659289
- Peso del artículo
- 487 gramos
- Dimensiones
- 241x160x18 mm
This book offers a pioneering exploration of classification-based derivative-free optimization (DFO), providing researchers and professionals in artificial intelligence, machine learning, AutoML, and optimization with a robust framework for addressing complex, large-scale problems where gradients are unavailable. By bridging theoretical foundations with practical implementations, it fills critical gaps in the field, making it an indispensable resource for both academic and industrial audiences.
The book introduces innovative frameworks such as sampling-and-classification (SAC) and sampling-and-learning (SAL), which underpin cutting-edge algorithms like Racos and SRacos. These methods are designed to excel in challenging optimization scenarios, including high-dimensional search spaces, noisy environments, and parallel computing. A dedicated section on the ZOOpt toolbox provides practical tools for implementing these algorithms effectively. The book’s structure moves from foundational principles and algorithmic development to advanced topics and real-world applications, such as hyperparameter tuning, neural architecture search, and algorithm selection in AutoML.
Readers will benefit from a comprehensive yet concise presentation of modern DFO methods, gaining theoretical insights and practical tools to enhance their research and problem-solving capabilities. A foundational understanding of machine learning, probability theory, and algorithms is recommended for readers to fully engage with the material.
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Acerca del autor
Yang Yu is a professor at Nanjing University, specializing in artificial intelligence, machine learning, and optimization. His research focuses on derivative-free optimization, AutoML, and reinforcement learning. Prof. Yu has an extensive publication record in leading journals and conferences, including Artificial Intelligence, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, ICML, NeurIPS, IJCAI, and AAAI. He is a co-author of the book Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms (Springer, 2019). His work has introduced foundational frameworks and algorithms in classification-based optimization, notably Racos and SRacos, and contributed to the development of the optimization toolbox ZOOpt, widely utilized in academic and industrial research.
Hong Qian is an associate professor at East China Normal University, with expertise in optimization algorithms, machine learning, and computational intelligence. His research focuses on developing scalable derivative-free optimization techniques for high-dimensional problems with theoretical guarantees, and LLM for optimization. Dr. Qian has published extensively in prominent venues such as ICML, NeurIPS, AAAI, and IEEE Transactions on Evolutionary Computation and has contributed to advancements in sampling-and-classification frameworks and their applications in machine learning and optimization tasks.
Yi-Qi Hu is an AI technical expert in Huawei Co. Ltd., with expertise in machine learning, optimization algorithms, and large language model on device. His work focuses on developing machine learning systems utilizing derivative-free optimization techniques. Dr. Hu has published extensively in prominent venues such as AAAI and IJCAI and has contributed to advancements in derivative-free optimization-based AutoML systems.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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