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Mean Field Guided Machine Learning
Yuhan Kang, Hao Gao, Zhu Han (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book explores the integration of Mean Field Game (MFG) theory with machine learning (ML), presenting both theoretical foundations and practical applications. Drawing from extensive research, it provides insights into how MFG can improve various ML techniques, including supervised learning, reinforcement learning, and federated learning. MFG theory and ML are converging to address critical… challenges in high-dimensional spaces and multi-agent systems. While ML has transformed industries by leveraging vast data and computational power, scalability and robustness remain key concerns. MFG theory, which models large populations of interacting agents, offers a mathematical framework to simplify and optimize complex systems, enhancing ML’s efficiency and applicability. By bridging these two fields, this book aims to drive innovation in scalable and robust machine learning. The integration of MFG with ML not only expands research possibilities but also paves the way for more adaptive and intelligent systems. Through this work, the authors hope to inspire further exploration and development in this promising interdisciplinary domain. With case studies and real-world examples, this book serves as a guide for researchers and students in communications and networks seeking to harness MFG’s potential in advancing ML. Industry managers, practitioners and government research workers in the fields of communications and networks will find this book a valuable resource as well. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
09.07.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031918582
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Wireless Networks
Sonderedition
Nein
Autor
Yuhan Kang, Hao Gao, Zhu Han
Seitenanzahl
150
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Machine Learning, Artificial Intelligence, Mean Field, Game Theory, Opinion Evolution, Social Network, Data Augmentation, Deep Reinforcement Learning, Mechanism Design, Federated Learning, Communications and Networks
Thema-Inhalt
UYQM - Maschinelles Lernen
TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation
UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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