Mean Field Guided Machine Learning

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2026

3031918614 / 9783031918612

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 incommunications 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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783031918612

Titel
Mean Field Guided Machine Learning
Autor
Zhu Han
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031918614
ISBN-13
9783031918612
Artikelgewicht
260 Gramm
Abmessungen
235x155x10 mm

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Einbeck, Deutschland

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