Optimizarea neconvexă pentru învățarea automată

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Non-convex Optimization for Machine Learning

Conținutul cărții:

Optimizarea nonconvexă pentru învățarea automată analizează în profunzime elementele de bază ale optimizării nonconvexe cu aplicații la învățarea automată. Acesta introduce literatura bogată din acest domeniu, precum și dotarea cititorului cu instrumentele și tehnicile necesare pentru a analiza aceste proceduri simple pentru probleme non-convexe.

Optimizarea nonconvexă pentru învățarea automată este cât se poate de autonomă, fără a pierde din vedere subiectul principal al tehnicilor de optimizare nonconvexă. Capitole întregi sunt dedicate prezentării unei tratări de tip tutorial a conceptelor de bază în analiza și optimizarea convexă, precum și a omologilor lor neconvexe. Ca atare, această monografie poate fi utilizată pentru un curs semestrial privind elementele de bază ale optimizării neconvexe cu aplicații la învățarea automată. Pe de altă parte, este, de asemenea, posibil să se selecteze porțiuni individuale, cum ar fi capitolul privind recuperarea dispersată sau algoritmul EM, pentru includerea într-un curs mai amplu. Mai multe cursuri, cum ar fi cele de învățare automată, optimizare și procesare a semnalelor, pot beneficia de includerea unor astfel de subiecte.

Optimizarea neconvexă pentru învățarea automată se încheie cu o privire asupra a patru aplicații interesante în domeniile învățării automate și procesării semnalelor și explorează modul în care tehnicile de optimizare neconvexă introduse anterior pot fi utilizate pentru a rezolva aceste probleme.