Mean Field Guided Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer Jul 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017
Condizione: Nuovo
EUR 171,19
Quantità: 1 disponibile
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3,69115 Heidelberg, Germany, Heidelberg 164 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031918612
- Titolo
- Mean Field Guided Machine Learning
- Autore
- Zhu Han
- Editore
- Springer Jul 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031918614
- ISBN 13
- 9783031918612
- Peso dell'articolo
- 260 grammi
- Dimensioni
- 235x155x10 mm
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.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Dr, Yuhan Kang received the B.S. degree from the School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China, in 2019, and the Ph.D. degree with the Electrical and Computer Engineering Department, the University of Houston, Houston, TX, USA in 2023. Currently he is AI Research Scientist for Weichai America Corp. His research interest include mean-field game theory, machine learning, deep learning, Internet-of-Things networks, and optimization theory.
Dr. Hao Gao received the B.E. degree in electrical and information engineering from the Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, in 2018, and Ph.D. degree in electrical engineering with the University of Houston, Houston, TX, USA in 2022. Currently he is senior Engineering in Samsung, California, USA. His research interests include mean field game, machine learning, and related applications in wireless communication.
Dr. Zhu Han received the B.S. degree in electronic engineering from Tsinghua University, in 1997, and the M.S. and Ph.D. degrees in electrical and computer engineering from the University of Maryland, College Park, in 1999 and 2003, respectively. Currently, he is a John and Rebecca Moores Professor in the Electrical and Computer Engineering Department as well as in the Computer Science Department at the University of Houston, Texas. Dr. Han received IEEE fellow since 2014, AAAS fellow since 2019, and ACM Fellow since 2024. Dr. Han is a 1% highly cited researcher since 2017 according to Web of Science. Dr. Han is also the winner of the 2021 IEEE Kiyo Tomiyasu Award (an IEEE Field Award), for outstanding early to mid-career contributions to technologies holding the promise of innovative applications, with the following citation: for contributions to game theory and distributed management of autonomous communication networks.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
buchversandmimpf2000
Emtmannsberg, BAYE, Germania
Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 60 a 60 giorni lavorativi | Da 60 a 60 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 60,00 | EUR 75,00 |
Metodi di pagamento
- Assegno
- PayPal
Descrizione dello Store
Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
Specializzazione
Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heuteInformazioni sull’azienda del venditore
buchversandmimpf2000
Germania
Condizioni di vendita
Impressum
Gesetzliche Anbieterkennung:
Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Soweit in der Artikelbeschreibung keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Werktagen nach Vertragsschluss, bei Vorauszahlung erst nach Eingang des vollständigen Kaufpreises und der Versandkosten. Alle Preise inkl. MwSt.