Genetic Programming Theory and Practice XVI / Banzhaf, Wolfgang ; Spector, Lee ; Sheneman, Leigh  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Genetic Programming Theory and Practice XVI Tipo de documento: documento electrónico Autores: Banzhaf, Wolfgang, ; Spector, Lee, ; Sheneman, Leigh, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXI, 234 p. 65 ilustraciones, 47 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-04735-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Algoritmo Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Estas contribuciones, escritas por los principales investigadores y profesionales internacionales de la Programación Genética (PG), exploran la sinergia entre los resultados teóricos y empíricos sobre problemas del mundo real, produciendo una visión integral del estado del arte en la PG. Los temas de este volumen incluyen: desarrollo de programas en evolución para redes neuronales que resuelven múltiples problemas, programa enredado, aprendizaje por transferencia y detección de valores atípicos utilizando PG, búsqueda de programas para secuencias de aprendizaje automático en aprendizaje de refuerzo, programación automática con PG, nuevas variantes de PG, como SignalGP, variantes de selección de lexicases y técnicas de regresión y clasificación simbólicas. El volumen incluye varios capítulos sobre las mejores prácticas y lecciones aprendidas a partir de la experiencia práctica. Los lectores descubrirán aplicaciones a gran escala y en el mundo real de la PG para una variedad de dominios de problemas a través de presentaciones en profundidad de los resultados más recientes y significativos. Nota de contenido: 1 Exploring Genetic Programming Systems with MAP-Elites -- 2 The Evolutionary Buffet Method -- 3 Emergent Policy Discovery for Visual Reinforcement Learning through Tangled Program Graphs: A Tutorial -- 4 Strong Typing, Swarm Enhancement, and Deep Learning Feature Selection in the Pursuit of Symbolic Regression-Classification -- 5 Cluster Analysis of a Symbolic Regression Search Space -- 6 What else is in an evolved name? Exploring evolvable specificity with SignalGP -- Lexicase Selection Beyond Genetic Programming -- 8 Evolving developmental programs that build neural networks for solving multiple problems -- 9 The Elephant in the Room - Towards the Application of Genetic Programming to Automatic Programming -- 10 Untapped Potential of Genetic Programming: Transfer Learning and Outlier Removal -- 11 Program Search for Machine Learning Pipelines Leveraging Symbolic Planning and Reinforcement Learning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Genetic Programming Theory and Practice XVI [documento electrónico] / Banzhaf, Wolfgang, ; Spector, Lee, ; Sheneman, Leigh,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXI, 234 p. 65 ilustraciones, 47 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-04735-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Algoritmo Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Estas contribuciones, escritas por los principales investigadores y profesionales internacionales de la Programación Genética (PG), exploran la sinergia entre los resultados teóricos y empíricos sobre problemas del mundo real, produciendo una visión integral del estado del arte en la PG. Los temas de este volumen incluyen: desarrollo de programas en evolución para redes neuronales que resuelven múltiples problemas, programa enredado, aprendizaje por transferencia y detección de valores atípicos utilizando PG, búsqueda de programas para secuencias de aprendizaje automático en aprendizaje de refuerzo, programación automática con PG, nuevas variantes de PG, como SignalGP, variantes de selección de lexicases y técnicas de regresión y clasificación simbólicas. El volumen incluye varios capítulos sobre las mejores prácticas y lecciones aprendidas a partir de la experiencia práctica. Los lectores descubrirán aplicaciones a gran escala y en el mundo real de la PG para una variedad de dominios de problemas a través de presentaciones en profundidad de los resultados más recientes y significativos. Nota de contenido: 1 Exploring Genetic Programming Systems with MAP-Elites -- 2 The Evolutionary Buffet Method -- 3 Emergent Policy Discovery for Visual Reinforcement Learning through Tangled Program Graphs: A Tutorial -- 4 Strong Typing, Swarm Enhancement, and Deep Learning Feature Selection in the Pursuit of Symbolic Regression-Classification -- 5 Cluster Analysis of a Symbolic Regression Search Space -- 6 What else is in an evolved name? Exploring evolvable specificity with SignalGP -- Lexicase Selection Beyond Genetic Programming -- 8 Evolving developmental programs that build neural networks for solving multiple problems -- 9 The Elephant in the Room - Towards the Application of Genetic Programming to Automatic Programming -- 10 Untapped Potential of Genetic Programming: Transfer Learning and Outlier Removal -- 11 Program Search for Machine Learning Pipelines Leveraging Symbolic Planning and Reinforcement Learning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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