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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,11
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 173,76
Convertir monedaEUR 7,63 gastos de envío en Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 179,30
Convertir monedaEUR 2,24 gastos de envío en Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 177,47
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 177,46
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 196,75
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 196,59
Convertir monedaEUR 17,27 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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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
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 239,12
Convertir monedaEUR 3,39 gastos de envío en Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Publicado por Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2025
ISBN 10: 9811956529 ISBN 13: 9789811956522
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 184,10
Convertir monedaEUR 61,80 gastos de envío desde Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. 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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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Publicado por Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 185,68
Convertir monedaEUR 62,59 gastos de envío desde Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
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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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies
Publicado por Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Idioma: Inglés
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 270,84
Convertir monedaEUR 28,79 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 229 pages. 9.25x6.10x0.79 inches. In Stock.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 251,76
Convertir monedaEUR 7,49 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 260,48
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