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Evolutionary Machine Learning Techniques
(Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book provides an in-depth analysis of the current evolutionary machine learning techniques. Discussing the most highly regarded methods for classification, clustering, regression, and prediction, it includes techniques such as support vector machines, extreme learning machines, evolutionary feature selection, artificial neural networks including feed-forward neural networks, multi-layer… perceptron, probabilistic neural networks, self-optimizing neural networks, radial basis function networks, recurrent neural networks, spiking neural networks, neuro-fuzzy networks, modular neural networks, physical neural networks, and deep neural networks. The book provides essential definitions, literature reviews, and the training algorithms for machine learning using classical and modern nature-inspired techniques. It also investigates the pros and cons of classical training algorithms. It features a range of proven and recent nature-inspired algorithms used to train different types of artificial neural networks, including genetic algorithm, ant colony optimization, particle swarm optimization, grey wolf optimizer, whale optimization algorithm, ant lion optimizer, moth flame algorithm, dragonfly algorithm, salp swarm algorithm, multi-verse optimizer, and sine cosine algorithm. The book also covers applications of the improved artificial neural networks to solve classification, clustering, prediction and regression problems in diverse fields. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
25.11.2019
Sprache
Englisch
EAN
9789813299894
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Algorithms for Intelligent Systems
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
286
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Algorithms and Applications
Schlagwörter
Artificial Neural Network, Probabilistic Neural Network, Self-Optimizing Neural Network, Feedforward Neural Network, Radial Basis Function Network, Recurrent Neural Network, Spiking Neural Network, Neuro-fuzzy Networks, Modular Neural Network, Physical Neural Network
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
PBWH - Mathematische Modellierung
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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