توضیحات
‘Due to advances in sensor, storage, and networking technologies, data is being generated on a daily basis at an ever-increasing pace in a wide range of applications, including cloud computing, mobile Internet, and medical imaging. This large multidimensional data requires more efficient dimensionality reduction schemes than the traditional techniques. Addressing this need, multilinear subspace learning (MSL) reduces the dimensionality of big data directly from its natural multidimensional representation, a tensor. Multilinear Subspace Learning: Dimensionality Reduction of Multidimensional Data gives a comprehensive introduction to both theoretical and practical aspects of MSL for the dimensionality reduction of multidimensional data based on tensors. It covers the fundamentals, algorithms, and applications of MSL. Emphasizing essential concepts and system-level perspectives, the authors provide a foundation for solving many of today’s most interesting and challenging problems in big multidimensional data processing. They trace the history of MSL, detail recent advances, and explore future developments and emerging applications. The book follows a unifying MSL framework formulation to systematically derive representative MSL algorithms. It describes various applications of the algorithms, along with their pseudocode. Implementation tips help practitioners in further development, evaluation, and application. The book also provides researchers with useful theoretical information on big multidimensional data in machine learning and pattern recognition. MATLAB source code, data, and other materials are available at www.comp.hkbu.edu.hk/~haiping/MSL.html’– Read more…
Abstract: ‘Due to advances in sensor, storage, and networking technologies, data is being generated on a daily basis at an ever-increasing pace in a wide range of applications, including cloud computing, mobile Internet, and medical imaging. This large multidimensional data requires more efficient dimensionality reduction schemes than the traditional techniques. Addressing this need, multilinear subspace learning (MSL) reduces the dimensionality of big data directly from its natural multidimensional representation, a tensor. Multilinear Subspace Learning: Dimensionality Reduction of Multidimensional Data gives a comprehensive introduction to both theoretical and practical aspects of MSL for the dimensionality reduction of multidimensional data based on tensors. It covers the fundamentals, algorithms, and applications of MSL. Emphasizing essential concepts and system-level perspectives, the authors provide a foundation for solving many of today’s most interesting and challenging problems in big multidimensional data processing. They trace the history of MSL, detail recent advances, and explore future developments and emerging applications. The book follows a unifying MSL framework formulation to systematically derive representative MSL algorithms. It describes various applications of the algorithms, along with their pseudocode. Implementation tips help practitioners in further development, evaluation, and application. The book also provides researchers with useful theoretical information on big multidimensional data in machine learning and pattern recognition. MATLAB source code, data, and other materials are available at www.comp.hkbu.edu.hk/~haiping/MSL.html’
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
با توجه به پیشرفتها در فناوریهای حسگر، ذخیرهسازی و شبکه، دادهها به صورت روزانه با سرعت فزایندهای در طیف گستردهای از برنامهها، از جمله محاسبات ابری، اینترنت موبایل، و تصویربرداری پزشکی تولید میشوند. این دادههای چند بعدی بزرگ به طرحهای کاهش ابعاد کارآمدتری نسبت به تکنیکهای سنتی نیاز دارد. با توجه به این نیاز، یادگیری زیرفضای چندخطی (MSL) ابعاد کلان داده را مستقیماً از نمایش چند بعدی طبیعی آن، یک تانسور، کاهش می دهد. یادگیری زیرفضای چند خطی: کاهش ابعاد داده های چند بعدی مقدمه ای جامع برای جنبه های نظری و عملی MSL برای کاهش ابعاد داده های چند بعدی بر اساس تانسورها ارائه می دهد. این مبانی، الگوریتم ها و کاربردهای MSL را پوشش می دهد. نویسندگان با تأکید بر مفاهیم اساسی و دیدگاههای سطح سیستم، پایهای را برای حل بسیاری از جالبترین و چالشبرانگیزترین مشکلات امروزی در پردازش دادههای چند بعدی بزرگ ارائه میکنند. آنها تاریخچه MSL را ردیابی می کنند، پیشرفت های اخیر را به تفصیل شرح می دهند و پیشرفت های آینده و برنامه های کاربردی نوظهور را بررسی می کنن
tag : دانلود کتاب یادگیری زیرفضای چند خطی: کاهش ابعاد داده های چند بعدی , Download یادگیری زیرفضای چند خطی: کاهش ابعاد داده های چند بعدی , دانلود یادگیری زیرفضای چند خطی: کاهش ابعاد داده های چند بعدی , Download Multilinear subspace learning : dimensionality reduction of multidimensional data Book , یادگیری زیرفضای چند خطی: کاهش ابعاد داده های چند بعدی دانلود , buy یادگیری زیرفضای چند خطی: کاهش ابعاد داده های چند بعدی , خرید کتاب یادگیری زیرفضای چند خطی: کاهش ابعاد داده های چند بعدی , دانلود کتاب Multilinear subspace learning : dimensionality reduction of multidimensional data , کتاب Multilinear subspace learning : dimensionality reduction of multidimensional data , دانلود Multilinear subspace learning : dimensionality reduction of multidimensional data , خرید Multilinear subspace learning : dimensionality reduction of multidimensional data , خرید کتاب Multilinear subspace learning : dimensionality reduction of multidimensional data ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.