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9789811956492 - Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications) de Feng, Liang; Gupta, Abhishek... (18 resultados)
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EVOLUTIONARY MULTITASK OPTIMIZATION FOUNDATIONS AND METHODOLOGIES (HB 2023)
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Evolutionary Multi-task Optimization : F
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A remarkable facet of the human brain is its ability to manage multiple tasks with apparent simultaneity. Knowledge learned from one task can then be used to enhance problem-solving in other related tasks. In machine learning, the idea of leveraging relevant information across related tasks as inductive biases to enhance learning performance has attracted significant interest. In contrast, attempts to emulate the human brain's ability to generalize in optimization - particularly in population-based evolutionary algorithms - have received little attention to date.Recently, a novel evolutionary search paradigm, Evolutionary Multi-Task (EMT) optimization, has been proposed in the realm of evolutionary computation. In contrast to traditional evolutionary searches, which solve a single task in a single run, evolutionary multi-tasking algorithm conducts searches concurrently on multiple search spaces corresponding to different tasks or optimization problems,each possessing a unique function landscape. By exploiting the latent synergies among distinct problems, the superior search performance of EMT optimization in terms of solution quality and convergence speed has been demonstrated in a variety of continuous, discrete, and hybrid (mixture of continuous and discrete) tasks.This book discusses the foundations and methodologies of developing evolutionary multi-tasking algorithms for complex optimization, including in domains characterized by factors such as multiple objectives of interest, high-dimensional search spaces and NP-hardness.
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Edición internacionalEVOLUTIONARY MULTITASK OPTIMIZATION FOUNDATIONS AND METHODOLOGIES (HB 2023)
Librería: UK BOOKS STORE, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 274,00
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Evolutionary Multi-task Optimization : F
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Evolutionary Multi-Task Optimization (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Evolutionary Multi-Task Optimization
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. A remarkable facet of the human brain is its ability to manage multiple tasks with apparent simultaneity. Knowledge learned from one task can then be used to enhance problem-solving in other related tasks. In machine learning, the idea of leveraging relevan.
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Evolutionary Multi-Task Optimization
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore Mrz 2023, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A remarkable facet of the human brain is its ability to manage multiple tasks with apparent simultaneity. Knowledge learned from one task can then be used to enhance problem-solving in other related tasks. In machine learning, the idea of leveraging relevant information across related tasks as inductive biases to enhance learning performance has attracted significant interest. In contrast, attempts to emulate the human brain's ability to generalize in optimization - particularly in population-based evolutionary algorithms - have received little attention to date.Recently, a novel evolutionary search paradigm, Evolutionary Multi-Task (EMT) optimization, has been proposed in the realm of evolutionary computation. In contrast to traditional evolutionary searches, which solve a single task in a single run, evolutionary multi-tasking algorithm conducts searches concurrently on multiple search spaces corresponding to different tasks or optimization problems,each possessing a unique function landscape. By exploiting the latent synergies among distinct problems, the superior search performance of EMT optimization in terms of solution quality and convergence speed has been demonstrated in a variety of continuous, discrete, and hybrid (mixture of continuous and discrete) tasks.This book discusses the foundations and methodologies of developing evolutionary multi-tasking algorithms for complex optimization, including in domains characterized by factors such as multiple objectives of interest, high-dimensional search spaces and NP-hardness. 232 pp. Englisch.
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Evolutionary Multi-Task Optimization
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Mär 2023, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Recently, a novel evolutionary search paradigm, Evolutionary Multi-Task (EMT) optimization, has been proposed in the realm of evolutionary computation. In contrast to traditional evolutionary searches, which solve a single task in a single run, evolutionary multi-tasking algorithm conducts searches concurrently on multiple search spaces corresponding to different tasks or optimization problems,each possessing a unique function landscape. By exploiting the latent synergies among distinct problems, the superior search performance of EMT optimization in terms of solution quality and convergence speed has been demonstrated in a variety of continuous, discrete, and hybrid (mixture of continuous and discrete) tasks.This book discusses the foundations and methodologies of developing evolutionary multi-tasking algorithms for complex optimization, including in domains characterized by factors such as multiple objectives of interest, high-dimensional search spaces and NP-hardness.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 232 pp. Englisch.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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EUR 250,64
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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