Produktbild: Genetic Programming Theory and Practice XXI
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Genetic Programming Theory and Practice XXI

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.03.2025

Herausgeber

Stephan M. Winkler + weitere

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

417

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,8 cm

Gewicht

887 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9600-76-2

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Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.03.2025

Herausgeber

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

417

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,8 cm

Gewicht

887 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9600-76-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

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  • Chapter 1. Representation & Reachability: Assumption Impact in Data Modeling.- Chapter 2. EvoFeat: Genetic Programming-based Feature Engineering Approach to Tabular Data Classification.- Chapter 3.  Deep Learning-Based Operators for Evolutionary Algorithms.- Chapter 4.  Survey of Genetic Programming and Large Language Models.- Chapter 5.  Evolving Many-Model Agents with Vector and Matrix Operations in Tangled Program Graphs.- Chapter 6.  Automatic Design of Autoencoders using NeuroEvolution.- Chapter 7. Code Building Genetic Programming is Faster than PushGP.- Chapter 8. Sharpness-Aware Minimization in Genetic Programming.- Chapter 9. Tree-Based Grammatical Evolution with Non-Encoding Nodes.- Chapter 10.  Genetic Programming with Memory for Approximate Data Reconstruction.- Chapter 11.  Ratcheted Random Search for Self-Programming Boolean Networks.- Chapter 12.  Exploring Non-Bloating Geometric Semantic Genetic Programming.- Chapter 13. Revisiting Gradient-based Local Search in Symbolic Regression.- Chapter 14. It's Time to Revisit the Use of FPGAs for Genetic Programming.- Chapter 15. Interpretable Genetic Programming Models for Real-World
    Biomedical Images.- Chapter 16. Crafting Generative Art through Genetic Improvement: Managing Creative Outputs in Diverse Fitness Landscapes.- Chapter 17.  Cell Regulation and the Early Evolution of Autonomous Control.- Chapter 18.  How to Measure Explainability and Interpretability of Machine Learning Results.- Chapter 19.  Lexicase Selection Parameter Analysis: Varying Population Size and Test Case Redundancy with Diagnostic Metrics.- Chapter 20.  Using lineage age to augment search space exploration in lexicase selection.