Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 17.08.2026 auf Schreibwaren & Office-Artikel online auf thalia.at, in der Thalia App und in teilnehmenden Thalia Buchhandlungen in Österreich mit Schulsortiment. In den Buchhandlungen nur gültig auf lagernde Ware. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Ausgenommen sind preisgebundene Artikel. Pro Einkauf einmal einlösbar. Nur gültig gegen Vorlage oder im Onlineshop hinterlegter Bonuscard. Infos zur Einlösung in der Buchhandlung sind auf der Bonuscard-Vorteilspreisseite zu finden. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Einlösung bei Scan & Go-Bezahlung. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Geschenkkarten, Versandkosten und Services.

Produktbild: Genetic Programming Theory and Practice XXI
- 10%

Genetic Programming Theory and Practice XXI

10% sparen

195,99 € UVP 219,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.03.2026

Abbildungen

XIV, 417 p. 175 illus., 142 illus. in color.

Herausgeber

Stephan M. Winkler + weitere

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

417

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,2 cm

Gewicht

730 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9600-79-3

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.03.2026

Abbildungen

XIV, 417 p. 175 illus., 142 illus. in color.

Herausgeber

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

417

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,2 cm

Gewicht

730 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9600-79-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Genetic Programming Theory and Practice XXI
  • Chapter 1. Representation & Reachability: Assumption Impact in Data Modeling.- Chapter 2. EvoFeat: Genetic Programming-based Feature Engineering Approach to Tabular Data Classification.- Chapter 3.  Deep Learning-Based Operators for Evolutionary Algorithms.- Chapter 4.  Survey of Genetic Programming and Large Language Models.- Chapter 5.  Evolving Many-Model Agents with Vector and Matrix Operations in Tangled Program Graphs.- Chapter 6.  Automatic Design of Autoencoders using NeuroEvolution.- Chapter 7. Code Building Genetic Programming is Faster than PushGP.- Chapter 8. Sharpness-Aware Minimization in Genetic Programming.- Chapter 9. Tree-Based Grammatical Evolution with Non-Encoding Nodes.- Chapter 10.  Genetic Programming with Memory for Approximate Data Reconstruction.- Chapter 11.  Ratcheted Random Search for Self-Programming Boolean Networks.- Chapter 12.  Exploring Non-Bloating Geometric Semantic Genetic Programming.- Chapter 13. Revisiting Gradient-based Local Search in Symbolic Regression.- Chapter 14. It’s Time to Revisit the Use of FPGAs for Genetic Programming.- Chapter 15. Interpretable Genetic Programming Models for Real-World

    Biomedical Images.- Chapter 16. Crafting Generative Art through Genetic Improvement: Managing Creative Outputs in Diverse Fitness Landscapes.- Chapter 17.  Cell Regulation and the Early Evolution of Autonomous Control.- Chapter 18.  How to Measure Explainability and Interpretability of Machine Learning Results.- Chapter 19.  Lexicase Selection Parameter Analysis: Varying Population Size and Test Case Redundancy with Diagnostic Metrics.- Chapter 20.  Using lineage age to augment search space exploration in lexicase selection.