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Der Umwelt zuliebe
Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning
Lei Cheng, Zhongtao Chen, Yik-Chung Wu (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
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. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
17.02.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031224379
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Lei Cheng, Zhongtao Chen, Yik-Chung Wu
Seitenanzahl
183
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications
Schlagwörter
Structured Tensor Decomposition, Tensor Rank, Automatic Rank Determination, Tensor Signal Processing, Bayesian Modeling, Bayesian Inference
Thema-Inhalt
TJF - Elektronik
UYS - Digitale Signalverarbeitung (DSP)
PBKS - Numerische Mathematik
PBTB - Bayesianische Inferenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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