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Accelerated Optimization for Machine Learning
Zhouchen Lin, Huan Li, Cong Fang (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book on optimization includes forewords by Michael I. Jordan, Zongben Xu and Zhi-Quan Luo. Machine learning relies heavily on optimization to solve problems with its learning models, and first-order optimization algorithms are the mainstream approaches. The acceleration of first-order optimization algorithms is crucial for the efficiency of machine learning. Written by leading experts in the… field, this book provides a comprehensive introduction to, and state-of-the-art review of accelerated first-order optimization algorithms for machine learning. It discusses a variety of methods, including deterministic and stochastic algorithms, where the algorithms can be synchronous or asynchronous, for unconstrained and constrained problems, which can be convex or non-convex. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference resource for users who are seeking faster optimization algorithms, as well asfor graduate students and researchers wanting to grasp the frontiers of optimization in machine learning in a short time. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
30.05.2021
Sprache
Englisch
EAN
9789811529122
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Zhouchen Lin, Huan Li, Cong Fang
Seitenanzahl
275
Einbandart
Broschiert
Einbandart Details
Trade Paperback (US)
Buch Untertitel
First-Order Algorithms
Schlagwörter
First-Order Optimization, Optimization Algorithms, Accelerated Algorithms, Accelerated Optimization Algorithms, Accelerated First-Order Optimization Algorithms
Thema-Inhalt
UYQM - Maschinelles Lernen
PBU - Optimierung
UYA - Theoretische Informatik
PBKS - Numerische Mathematik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature B.V., ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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