Machine Learning for Evolution Strategies
Oliver Kramer
5/2016 · Studies in Big Data 20. kniha · Springer
E‑kniha
124
Počet strán
reportHodnotenia a recenzie nie sú overené Ďalšie informácie
Táto e‑kniha
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.
Ohodnoťte túto elektronickú knihu
Povedzte nám svoj názor.
Informácie o dostupnosti
Smartfóny a tablety
Nainštalujte si aplikáciu Knihy Google Play pre Android a iPad/iPhone. Automaticky sa synchronizuje s vaším účtom a umožňuje čítať online aj offline, nech už ste kdekoľvek.
Laptopy a počítače
Audioknihy zakúpené v službe Google Play môžete počúvať prostredníctvom webového prehliadača v počítači.
Čítačky elektronických kníh a ďalšie zariadenia
Ak chcete tento obsah čítať v zariadeniach využívajúcich elektronický atrament, ako sú čítačky e‑kníh Kobo, musíte stiahnuť príslušný súbor a preniesť ho do svojho zariadenia. Pri prenose súborov do podporovaných čítačiek e‑kníh postupujte podľa podrobných pokynov v centre pomoci.
