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Machine Learning, Dynamic Optimization, and Control
Alain Bensoussan, Minh-Binh Tran (Gebundene Ausgabe, Englisch)
Optischer Zustand
Beschreibung
Machine learning and control theory address two closely related mathematical problems: Machine learning begins with data and seeks rules that can predict, classify, estimate, or decide. Control theory begins with a dynamical system and seeks an input or feedback law that steers the system, stabilizes it, or optimizes its performance. Both fields study decision making under uncertainty, and both Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
06.03.2027
Sprache
Englisch
EAN
9783032417701
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Progress in Nonlinear Differential Equations and Their Applications
Sonderedition
Nein
Autor
Alain Bensoussan, Minh-Binh Tran
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
From Adjoints and Bellman Equations to Reinforcement Learning, Diffusion Models, and Neural Dynamics
Bandzählung
107
Schlagwörter
Bayesian Learning, Dynamic Programming, Reinforcement Learning, Learning Dynamical Systems, Bellman Equations, Diffusion Models, Neural Dynamics, Control-Theoretic Machine Learning
Thema-Inhalt
GPFC - Kybernetik und Systemtheorie
UYQM - Maschinelles Lernen
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
PBWL - Stochastik
PBKJ - Differentialrechnung und -gleichungen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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