Optimization Algorithms in Machine Learning (eBook)
181 Seiten
Springer Nature Singapore (Verlag)
978-981-96-3849-9 (ISBN)
This book explores the development of several new learning algorithms that utilize recent optimization techniques and meta-heuristics. It addresses well-known models such as particle swarm optimization, genetic algorithm, ant colony optimization, evolutionary strategy, population-based incremental learning, and grey wolf optimizer for training neural networks. Additionally, the book examines the challenges associated with these processes in detail. This volume will serve as a valuable reference for individuals in both academia and industry.
This book explores the development of several new learning algorithms that utilize recent optimization techniques and meta-heuristics. It addresses well-known models such as particle swarm optimization, genetic algorithm, ant colony optimization, evolutionary strategy, population-based incremental learning, and grey wolf optimizer for training neural networks. Additionally, the book examines the challenges associated with these processes in detail. This volume will serve as a valuable reference for individuals in both academia and industry.
| Erscheint lt. Verlag | 20.5.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Engineering Optimization: Methods and Applications |
| Zusatzinfo | XVII, 181 p. 45 illus., 10 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Technik ► Bauwesen | |
| Schlagworte | ant colony optimization • evolutionary algorithm • Genetic algorithms • Grey Wolf Optimizer • Hybrid Intelligent Systems • meta-heuristics • Neural networks • Optimization • Particle swarm optimization • Stock prediction • supervised learning • Swarm intelligence • Training Neural Networks |
| ISBN-10 | 981-96-3849-6 / 9819638496 |
| ISBN-13 | 978-981-96-3849-9 / 9789819638499 |
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