Machine Learning for Evolution Strategies
Oliver Kramer
květen 2016 · Studies in Big Data Kniha 20 · Springer
E‑kniha
124
Stránky
reportHodnocení a recenze nejsou ověřeny Další informace
Podrobnosti o e‑knize
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.
Ohodnotit e‑knihu
Sdělte nám, co si myslíte.
Informace o čtení
Telefony a tablety
Nainstalujte si aplikaci Knihy Google Play pro Android a iPad/iPhone. Aplikace se automaticky synchronizuje s vaším účtem a umožní vám číst v režimu online nebo offline, ať jste kdekoliv.
Notebooky a počítače
Audioknihy zakoupené na Google Play můžete poslouchat pomocí webového prohlížeče v počítači.
Čtečky a další zařízení
Pokud chcete číst knihy ve čtečkách elektronických knih, jako např. Kobo, je třeba soubor stáhnout a přenést do zařízení. Při přenášení souborů do podporovaných čteček elektronických knih postupujte podle podrobných pokynů v centru nápovědy.
