Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning: Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications

, ,
  • Formāts: PDF+DRM
  • Izdošanas datums: 16-Feb-2023
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031224386
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 130,27 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning: Modeling, Tuning-Free Algorithms, and ApplicationsPalielināt
  • Formāts: PDF+DRM
  • Izdošanas datums: 16-Feb-2023
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031224386
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book presents recent advances of Bayesian inference in structured tensor decompositions. It explains how Bayesian modeling and inference lead to tuning-free tensor decomposition algorithms, which achieve state-of-the-art performances in many applications, including

  • blind source separation;
  • social network mining;
  • image and video processing;
  • array signal processing; and,
  • wireless communications.

The book begins with an introduction to the general topics of tensors and Bayesian theories. It then discusses probabilistic models of various structured tensor decompositions and their inference algorithms, with applications tailored for each tensor decomposition presented in the corresponding chapters. The book concludes by looking to the future, and areas where this research can be further developed.

Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning is suitable for postgraduates and researchers with interests in tensor data analytics and Bayesian methods.

Tensor decomposition: Basics, algorithms, and recent advances.- Bayesian learning for sparsity-aware modeling.- Bayesian tensor CPD: Modeling and inference.- Bayesian tensor CPD: Performance and real-world applications.- When stochastic optimization meets VI: Scaling Bayesian CPD to massive data.- Bayesian tensor CPD with nonnegative factors.- Complex-valued CPD, orthogonality constraint and beyond Gaussian noises.- Handling missing value: A case study in direction-of-arrival estimation.- From CPD to other tensor decompositions.

Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97830312243862e.html
Keywords: