Applications of Game Theory in Deep Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Mär 2024, 2024
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book aims to unravel the complex tapestry that interweaves strategic decision-making models with the forefront of deep learning techniques. Applications of Game Theory in Deep Learning provides an extensive and insightful exploration of game theory in deep learning, diving deep into both the theoretical foundations and the real-world applications that showcase this intriguing intersection of fields. Starting with the essential foundations for comprehending both game theory and deep learning, delving into the individual significance of each field, the book culminates in a nuanced examination of Game Theory's pivotal role in augmenting and shaping the development of Deep Learning algorithms. By elucidating the theoretical underpinnings and practical applications of this synergistic relationship, we equip the reader with a comprehensive understanding of their combined potential. In our digital age, where algorithms and autonomous agents are becoming more common, the combination of game theory and deep learning has opened a new frontier of exploration. The combination of these two disciplines opens new and exciting avenues. We observe how artificial agents can think strategically, adapt to ever-shifting environments, and make decisions that are consistent with their goals and the dynamics of their surroundings. This book presents case studies, methodologies, and real-world applications.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 96 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031546525
- Titolo
- Applications of Game Theory in Deep Learning
- Autore
- Tanmoy Hazra
- Editore
- Springer, Springer Mär 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031546520
- ISBN 13
- 9783031546525
- Peso dell'articolo
- 160 grammi
- Dimensioni
- 235x155x6 mm
- Serie
- Libro 52 di 103: SpringerBriefs in Computer Science
This book aims to unravel the complex tapestry that interweaves strategic decision-making models with the forefront of deep learning techniques. Applications of Game Theory in Deep Learning provides an extensive and insightful exploration of game theory in deep learning, diving deep into both the theoretical foundations and the real-world applications that showcase this intriguing intersection of fields. Starting with the essential foundations for comprehending both game theory and deep learning, delving into the individual significance of each field, the book culminates in a nuanced examination of Game Theory's pivotal role in augmenting and shaping the development of Deep Learning algorithms. By elucidating the theoretical underpinnings and practical applications of this synergistic relationship, we equip the reader with a comprehensive understanding of their combined potential. In our digital age, where algorithms and autonomous agents are becoming more common, the combination of game theory and deep learning has opened a new frontier of exploration. The combination of these two disciplines opens new and exciting avenues. We observe how artificial agents can think strategically, adapt to ever-shifting environments, and make decisions that are consistent with their goals and the dynamics of their surroundings. This book presents case studies, methodologies, and real-world applications.
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