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Description
This simple, compact toolkit for designing and analyzing stochastic approximation algorithms requires only a basic understanding of probability and differential equations. Although powerful, these algorithms have applications in control and communications engineering, artificial intelligence and economic modeling. Unique topics include finite-time behavior, multiple timescales and asynchronous implementation. There is a useful plethora of applications, each with concrete examples from engineering and economics. Notably it covers variants of stochastic gradient-based optimization schemes, fixed-point solvers, which are commonplace in learning algorithms for approximate dynamic programming, and some models of collective behavior.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 176
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9780521515924
- Date de parution :
- 01-09-08
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 152 mm x 229 mm
- Poids :
- 385 g
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