سبد خرید
0

هیچ محصولی در سبد خرید نیست.

حساب کاربری

پشتیبان 99004600919

پشتیبانی

19%

Optimization for Learning and Control

کتاب Optimization for Learning and Control

بهینه‌سازی برای یادگیری و کنترل نحوه استفاده از بهینه‌سازی در این حوزه‌ها را شرح می‌دهد و مقدمه‌ای کامل برای یادگیری بدون نظارت، یادگیری تحت نظارت و یادگیری تقویتی با تأکید بر روش‌های بهینه‌سازی برای مسائل یادگیری و کنترل در مقیاس بزرگ ارائه می‌کند.

خرید کتاب زبان اصلی | کاغذ تحریر | سایز اصلی کتاب | چاپ سیاه و سفید | صحافی جلد نرم

قیمت اصلی ۷۷۰,۰۰۰ تومان بود.قیمت فعلی ۶۲۰,۰۰۰ تومان است.

پروسه چاپ و آماده سازی کتاب ها 3 الی 4 روز کاری میباشد.
سیمی‌ کتاب‌ها به صورت رایگان! "درخواست در توضیحات سبد خرید"
موجود در انبار
✅ قیمت منصفانه به نسبت کیفیت بالای محصولات
✅ گارانتی اصالت و ضمانت سلامت فیزیکی کتاب ها
✅ ارسال با بسته بندی مقاوم در کمترین زمان ممکن
✅ قیمت های به روز و عدم اتمام موجودی کتاب ها
نقد و بررسی اجمالیکتاب Optimization for Learning and Control

Optimization for Learning and Control

Optimization for Learning and Control describes how optimization is used in these domains, giving a thorough introduction to both unsupervised learning, supervised learning, and reinforcement learning, with an emphasis on optimization methods for large-scale learning and control problems.

Several applications areas are also discussed, including signal processing, system identification, optimal control, and machine learning.

Today, most of the material on the optimization aspects of deep learning that is accessible for students at a Masters’ level is focused on surface-level computer programming; deeper knowledge about the optimization methods and the trade-offs that are behind these methods is not provided. The objective of this book is to make this scattered knowledge, currently mainly available in publications in academic journals, accessible for Masters’ students in a coherent way. The focus is on basic algorithmic principles and trade-offs.

Optimization for Learning and Control covers sample topics such as:

  • Optimization theory and optimization methods, covering classes of optimization problems like least squares problems, quadratic problems, conic optimization problems and rank optimization.
  • First-order methods, second-order methods, variable metric methods, and methods for nonlinear least squares problems.
  • Stochastic optimization methods, augmented Lagrangian methods, interior-point methods, and conic optimization methods.
  • Dynamic programming for solving optimal control problems and its generalization to reinforcement learning.
  • How optimization theory is used to develop theory and tools of statistics and learning, e.g., the maximum likelihood method, expectation maximization, k-means clustering, and support vector machines.
نمایش ادامه مطلب
افزودن به سبد خرید
مقایسه محصولات

0 محصول

مقایسه محصول
مقایسه محصول
مقایسه محصول
مقایسه محصول