Advances in Machine Learning and Mathematical Modeling for Optimization Problems
ISBN 10: 3036577408 ISBN 13: 9783036577401
Editore: Mdpi AG, 2023
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Riassunto:
L'apprendimento automatico e il deep learning hanno fatto enormi progressi nell'ultimo decennio e sono diventati lo standard de facto in un'ampia gamma di domini di elaborazione di immagini, video, testo e audio, dal riconoscimento degli oggetti alla generazione di immagini. Recentemente, il deep learning e il deep reinforcement learning hanno iniziato a sviluppare una formazione end-to-end per risolvere problemi di ricerca operativa più complessi e di ottimizzazione combinatoria, come problemi di copertura, problemi di routing dei veicoli, problemi di venditore in viaggio, problemi di programmazione e altri problemi complessi che richiedono simulazioni generali. Questi metodi a volte includono anche algoritmi classici di ricerca e ottimizzazione per l'apprendimento automatico, come Monte Carlo Tree Search in AlphaGO. La presente ristampa contiene tutti gli articoli accettati e pubblicati nello Special Issue of Mathematics intitolato "Advances in Machine Learning and Mathematical Modeling for Optimization Problems". Gli articoli presentati in questo numero speciale forniscono approfondimenti sui campi correlati, inclusi modelli, valutazione e miglioramenti delle prestazioni e sviluppi delle applicazioni. Ci auguriamo che i lettori trarranno vantaggio dalle intuizioni di questi documenti e contribuiscano a queste aree in rapida crescita. Ci auguriamo inoltre che questo numero speciale faccia luce sui principali sviluppi nel campo dell'apprendimento automatico e della modellazione matematica per problemi di ottimizzazione e che attiri l'attenzione della comunità scientifica per proseguire ulteriori indagini, portando alla rapida implementazione di queste tecniche.
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Dati bibliografici
Titolo: Advances in Machine Learning and ...
Casa editrice: Mdpi AG
Data di pubblicazione: 2023
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Buch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine learning and deep learning have made tremendous progress over the last decade and have become the de facto standard across a wide range of image, video, text, and sound processing domains, from object recognition to image generation. Recently, deep learning and deep reinforcement learning have begun to develop end-to-end training to solve more complex operation research and combinatorial optimization problems, such as covering problems, vehicle routing problems, traveling salesman problems, scheduling problems, and other complex problems requiring general simulations. These methods also sometimes include classic search and optimization algorithms for machine learning, such as Monte Carlo Tree Search in AlphaGO. The present reprint contains all of the articles accepted and published in the Special Issue of Mathematics entitled 'Advances in Machine Learning and Mathematical Modeling for Optimization Problems'. The articles presented in this Special Issue provide insights into related fields, including models, performance evaluation and improvements, and application developments. We hope that readers will benefit from the insights of these papers and contribute to these rapidly growing areas. We also hope that this Special Issue will shed light on major developments in the area of machine learning and mathematical modeling for optimization problems and that it will attract the attention of the scientific community to pursue further investigations, leading to the rapid implementation of these techniques. Codice articolo 9783036577401
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