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Mathematical Optimization for Machine Learning
Proceedings of the MATH+ Thematic Einstein Semester 2023
De Gruyter
ISBN 978-3-11-137585-4
Standardpreis
Bibliografische Daten
Fachbuch
Buch. Hardcover
2025
2 s/w-Abbildungen, 53 Farbabbildungen, 27 s/w-Tabelle.
In englischer Sprache
Umfang: 212 S.
Format (B x L): 17 x 24 cm
Gewicht: 485
Verlag: De Gruyter
ISBN: 978-3-11-137585-4
Weiterführende bibliografische Daten
Das Werk ist Teil der Reihe: de Gruyter Proceedings in Mathematics
Produktbeschreibung
Mathematical optimization and machine learning are closely related. This proceedings volume of the Thematic Einstein Semester 2023 of the Berlin Mathematics Research Center MATH+ collects recent progress on their interplay in topics such as discrete optimization, nonlinear programming, optimal control, first-order methods, multilevel optimization, machine learning in optimization, physics-informed learning, and fairness in machine learning.
Autorinnen und Autoren
Produktsicherheit
Hersteller
De Gruyter GmbH
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