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evolutionary multi task optimization foundations von feng liang (13 Ergebnisse)
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 51,70
EUR 13,63 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 175,31
EUR 13,63 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: As New. Unread book in perfect condition.
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 175,30
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 191,38
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Evolutionary Multi-Task Optimization | Foundations and Methodologies | Liang Feng (u. a.) | Taschenbuch | x | Englisch | 2025 | Springer Singapore | EAN 9789811956522 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Evolutionary Multi-Task Optimization : Foundations and Methodologies
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2025
ISBN 10: 9811956529 ISBN 13: 9789811956522
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: 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
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: 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
Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 9811956499 ISBN 13: 9789811956492
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 276,37
EUR 11,38 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 229 pages. 9.25x6.10x0.79 inches. In Stock.
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Buch. Zustand: Neu. Evolutionary Multi-Task Optimization | Foundations and Methodologies | Liang Feng (u. a.) | Buch | x | Englisch | 2023 | Springer Singapore | EAN 9789811956492 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 250,73
EUR 7,39 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 4 verfügbar
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Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Zustand: New. PRINT ON DEMAND.
