توضیحات
Sparse models are particularly useful in scientific applications, such as biomarker discovery in genetic or neuroimaging data, where the interpretability of a predictive model is essential. Sparsity can also dramatically improve the cost efficiency of signal processing.
Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications provides an introduction to the growing field of sparse modeling, including application examples, problem formulations that yield sparse solutions, algorithms for finding such solutions, and recent theoretical results on sparse recovery. The book gets you up to speed on the latest sparsity-related developments and will motivate you to continue learning about the field.
The authors first present motivating examples and a high-level survey of key recent developments in sparse modeling. The book then describes optimization problems involving commonly used sparsity-enforcing tools, presents essential theoretical results, and discusses several state-of-the-art algorithms for finding sparse solutions.
The authors go on to address a variety of sparse recovery problems that extend the basic formulation to more sophisticated forms of structured sparsity and to different loss functions. They also examine a particular class of sparse graphical models and cover dictionary learning and sparse matrix factorizations.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
مدل های پراکنده به ویژه در کاربردهای علمی، مانند کشف نشانگرهای زیستی در داده های ژنتیکی یا تصویربرداری عصبی، که در آن قابلیت تفسیر یک مدل پیش بینی ضروری است، مفید هستند. پراکندگی همچنین میتواند کارایی هزینه پردازش سیگنال را بهطور چشمگیری بهبود بخشد.
مدلسازی پراکنده: نظریه، الگوریتمها و کاربردها مقدمهای بر زمینه رو به رشد مدلسازی پراکنده، از جمله مثالهای کاربردی، فراهم میکند. فرمولهای مسئلهای که راهحلهای پراکنده، الگوریتمهایی برای یافتن چنین راهحلهایی و نتایج نظری اخیر در مورد بازیابی پراکنده به دست میدهند. این کتاب شما را در جریان آخرین پیشرفتهای مرتبط با پراکندگی قرار میدهد و به شما انگیزه میدهد تا در مورد این رشته به یادگیری ادامه دهید.
نویسندگان ابتدا نمونههای انگیزشی و سطح بالایی را ارائه میکنند. بررسی پیشرفتهای کلیدی اخیر در مدلسازی پراکنده سپس این کتاب مشکلات بهینهسازی را که شامل ابزارهای متداول اعمال کننده پراکندگی است، توضیح میدهد، نتایج نظری ضروری را ارائه میکند، و چندین الگوریتم پیشرفته را برای یافتن راهحلهای پراکنده مورد بحث قرار میدهد.
نویسندگان در ادامه به انواع مشکلات بازیابی پراکنده می پردازند که فرمول اولیه را به اشکال پیچیده تر پراکندگی ساختاریافته و توابع از دست دادن مختلف گسترش می دهد. آنها همچنین کلاس خاصی از مدلهای گرافیکی پراکنده را بررسی میکنند و یادگیری فرهنگ لغت و فاکتورسازیهای ماتریس پراکنده را پوشش میدهند.
tag : دانلود کتاب مدل سازی پراکنده: نظریه، الگوریتم ها و کاربردها , Download مدل سازی پراکنده: نظریه، الگوریتم ها و کاربردها , دانلود مدل سازی پراکنده: نظریه، الگوریتم ها و کاربردها , Download Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications Book , مدل سازی پراکنده: نظریه، الگوریتم ها و کاربردها دانلود , buy مدل سازی پراکنده: نظریه، الگوریتم ها و کاربردها , خرید کتاب مدل سازی پراکنده: نظریه، الگوریتم ها و کاربردها , دانلود کتاب Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications , کتاب Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications , دانلود Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications , خرید Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications , خرید کتاب Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.