• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

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

    Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning by Cheng, Lei; Chen, Zhongtao; Wu, Yik-Chung;

    Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 139.09
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        57 687 Ft (54 940 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 11 537 Ft off)
      • Kedvezményes ár 46 150 Ft (43 952 Ft + 5% áfa)

    57 687 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadás sorszáma 1st ed. 2023
    • Kiadó Springer International Publishing
    • Megjelenés dátuma 2023. február 17.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9783031224379
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem183 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Súly 501 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk X, 183 p. 61 illus., 41 illus. in color. Illustrations, black & white
    • 438

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    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.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    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.

    Több
    Mostanában megtekintett
    previous
    20% %kedvezmény
    Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning: Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications

    Automation 2023: Key Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques

    Szewczyk, Roman; Zieliński, Cezary; Kaliczyńska, Małgorzata; Bučinskas, Vytautas

    79 876 Ft

    63 901 Ft

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

    Explanation and Integration in Mind and Brain Science

    Kaplan, David M.; (ed.)

    43 475 Ft

    39 128 Ft

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

    Handbook of Discrete and Computational Geometry, Second Edition

    Toth, Csaba D.; O'Rourke, Joseph; Goodman, Jacob E.; (ed.)

    65 451 Ft

    58 907 Ft

    next