Handbook of Neuroevolution Through Erlang

Autoren: Sher, Gene I.

  • Provides a friendly step-by-step guide on the construction of Topology and Weight Evolving Artificial Neural Network systems from start to finish
  • Covers novel material for using Erlang in the construction of TWEANN systems
  • Explains why Neural Network based Computational Intelligence systems map perfectly to Erlang’s architecture, and the importance of this programming language to the future of computational intelligence
  • Introduces new TWEANN algorithms, with the final result being a concurrent, cutting edge, direct and indirect encoded, plasticity enabled, TWEANN platform
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Über dieses Buch

Handbook of Neuroevolution Through Erlang presents both the theory behind, and the methodology of, developing a neuroevolutionary-based computational intelligence system using Erlang. With a foreword written by Joe Armstrong, this handbook offers an extensive tutorial for creating a state of the art Topology and Weight Evolving Artificial Neural Network (TWEANN) platform. In a step-by-step format, the reader is guided from a single simulated neuron to a complete system. By following these steps, the reader will be able to use novel technology to build a TWEANN system, which can be applied to Artificial Life simulation, and Forex trading. Because of Erlang’s architecture, it perfectly matches that of evolutionary and neurocomptational systems. As a programming language, it is a concurrent, message passing paradigm which allows the developers to make full use of the multi-core & multi-cpu systems. Handbook of Neuroevolution Through Erlang explains how to leverage Erlang’s features in the field of machine learning, and the system’s real world applications, ranging from algorithmic financial trading to artificial life and robotics.

Inhaltsverzeichnis (20 Kapitel)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Handbook of Neuroevolution Through Erlang
Autoren
Copyright
2013
Verlag
Springer-Verlag New York
Copyright Inhaber
Springer Science+Business Media New York
eBook ISBN
978-1-4614-4463-3
DOI
10.1007/978-1-4614-4463-3
Hardcover ISBN
978-1-4614-4462-6
Softcover ISBN
978-1-4939-4588-7
Auflage
1
Seitenzahl
XX, 831
Anzahl der Bilder
172 schwarz-weiß Abbildungen
Themen