Machine Learning for Evolution Strategies
Oliver Kramer
مايو 2016 · Studies in Big Data الكتاب 20 · Springer
كتاب إلكتروني
124
صفحة
reportلم يتم التحقّق من التقييمات والمراجعات. مزيد من المعلومات
معلومات عن هذا الكتاب الإلكتروني
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.
تقييم هذا الكتاب الإلكتروني
أخبرنا ما هو رأيك.
معلومات القراءة
الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية
ينبغي تثبيت تطبيق كتب Google Play لنظام التشغيل Android وiPad/iPhone. يعمل هذا التطبيق على إجراء مزامنة تلقائية مع حسابك ويتيح لك القراءة أثناء الاتصال بالإنترنت أو بلا اتصال بالإنترنت أينما كنت.
أجهزة الكمبيوتر المحمول وأجهزة الكمبيوتر
يمكنك الاستماع إلى الكتب المسموعة التي تم شراؤها على Google Play باستخدام متصفح الويب على جهاز الكمبيوتر.
أجهزة القراءة الإلكترونية والأجهزة الأخرى
للقراءة على أجهزة الحبر الإلكتروني، مثل أجهزة القارئ الإلكتروني Kobo، عليك تنزيل ملف ونقله إلى جهازك. يُرجى اتّباع التعليمات المفصّلة في مركز المساعدة لتتمكّن من نقل الملفات إلى أجهزة القارئ الإلكتروني المتوافقة.
