Autor Lin, Zhouchen
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Título : Accelerated Optimization for Machine Learning : First-Order Algorithms Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lin, Zhouchen, Autor ; Li, Huan, Autor ; Fang, Cong, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXIV, 275 p. 36 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-1529108-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Aprendizaje automático Optimización matemática Informática Matemáticas Mejoramiento Aplicaciones matemáticas en informática Matemática Computacional y Análisis Numérico Índice Dewey: 006.31 Máquina de aprendizaje Resumen: Este libro sobre optimización incluye prólogos de Michael I. Jordan, Zongben Xu y Zhi-Quan Luo. El aprendizaje automático depende en gran medida de la optimización para resolver problemas con sus modelos de aprendizaje, y los algoritmos de optimización de primer orden son los enfoques principales. La aceleración de los algoritmos de optimización de primer orden es crucial para la eficiencia del aprendizaje automático. Escrito por destacados expertos en el campo, este libro proporciona una introducción completa y una revisión de última generación de los algoritmos de optimización acelerada de primer orden para el aprendizaje automático. Se analiza una variedad de métodos, incluidos algoritmos deterministas y estocásticos, donde los algoritmos pueden ser sincrónicos o asincrónicos, para problemas restringidos y sin restricciones, que pueden ser convexos o no convexos. Al ofrecer una rica combinación de ideas, teorías y pruebas, el libro está actualizado y es autónomo. Es un excelente recurso de referencia para los usuarios que buscan algoritmos de optimización más rápidos, así como para estudiantes graduados e investigadores que desean alcanzar las fronteras de la optimización en el aprendizaje automático en poco tiempo. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Accelerated Algorithms for Unconstrained Convex Optimization -- Chapter 3. Accelerated Algorithms for Constrained Convex Optimization -- Chapter 4. Accelerated Algorithms for Nonconvex Optimization -- Chapter 5. Accelerated Stochastic Algorithms -- Chapter 6. Accelerated Paralleling Algorithms -- Chapter 7. Conclusions.-. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Accelerated Optimization for Machine Learning : First-Order Algorithms [documento electrónico] / Lin, Zhouchen, Autor ; Li, Huan, Autor ; Fang, Cong, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XXIV, 275 p. 36 ilustraciones.
ISBN : 978-981-1529108--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Aprendizaje automático Optimización matemática Informática Matemáticas Mejoramiento Aplicaciones matemáticas en informática Matemática Computacional y Análisis Numérico Índice Dewey: 006.31 Máquina de aprendizaje Resumen: Este libro sobre optimización incluye prólogos de Michael I. Jordan, Zongben Xu y Zhi-Quan Luo. El aprendizaje automático depende en gran medida de la optimización para resolver problemas con sus modelos de aprendizaje, y los algoritmos de optimización de primer orden son los enfoques principales. La aceleración de los algoritmos de optimización de primer orden es crucial para la eficiencia del aprendizaje automático. Escrito por destacados expertos en el campo, este libro proporciona una introducción completa y una revisión de última generación de los algoritmos de optimización acelerada de primer orden para el aprendizaje automático. Se analiza una variedad de métodos, incluidos algoritmos deterministas y estocásticos, donde los algoritmos pueden ser sincrónicos o asincrónicos, para problemas restringidos y sin restricciones, que pueden ser convexos o no convexos. Al ofrecer una rica combinación de ideas, teorías y pruebas, el libro está actualizado y es autónomo. Es un excelente recurso de referencia para los usuarios que buscan algoritmos de optimización más rápidos, así como para estudiantes graduados e investigadores que desean alcanzar las fronteras de la optimización en el aprendizaje automático en poco tiempo. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Accelerated Algorithms for Unconstrained Convex Optimization -- Chapter 3. Accelerated Algorithms for Constrained Convex Optimization -- Chapter 4. Accelerated Algorithms for Nonconvex Optimization -- Chapter 5. Accelerated Stochastic Algorithms -- Chapter 6. Accelerated Paralleling Algorithms -- Chapter 7. Conclusions.-. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Second Chinese Conference, PRCV 2019, Xi'an, China, November 8–11, 2019, Proceedings, Part I / Lin, Zhouchen ; Wang, Liang ; Yang, Jian ; Shi, Guangming ; Tan, Tieniu ; Zheng, Nanning ; Chen, Xilin ; Zhang, Yanning
Título : Second Chinese Conference, PRCV 2019, Xi'an, China, November 8–11, 2019, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lin, Zhouchen, ; Wang, Liang, ; Yang, Jian, ; Shi, Guangming, ; Tan, Tieniu, ; Zheng, Nanning, ; Chen, Xilin, ; Zhang, Yanning, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXX, 629 p. 301 ilustraciones, 211 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-31654-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Redes de comunicación informática Visión por computador Inteligencia artificial Red informática Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNCS 11857, 11858 y 11859 constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia China sobre Reconocimiento de Patrones y Visión por Computadora, PRCV 2019, celebrada en Xi''an, China, en noviembre de 2019. Los 165 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 412 presentaciones. Los artículos se han organizado en las siguientes secciones temáticas: Parte I: Detección, seguimiento y reconocimiento de objetos, Parte II: Procesamiento y análisis de imágenes/vídeo, Parte III: Análisis y optimización de datos. Nota de contenido: Channel Feature Enhanced Detector for Small Ball Detection -- High-order Graph Convolutional Network for Skeleton-based Human Action Recognition -- Multi-scale Spatial-temporal Attention for Action Recognition -- Reading Digital Numbers of Water Meter with Deep Learning Based Object Detector -- Exploiting Category-level Semantic Relationships for Fine-grained Image Recognition -- On the Multi-scale Real-time Object Detection Using ResNet -- Learning Attention Regulizaiton Correlation Filter for Visual Tracking -- Target Tracking Via Two-branch Spatio-temporal Regularized Correlation Filter Network -- A Real-time Rock-Paper-Scissor Hand Gesture Recognition System Based on FlowNet and Event Camera -- Cross-category Cross-semantic Regularization for Fine-grained Image Recognition -- The Multi-task Fully Convolutional Siamese Network with Correlation Filter Layer for Real-time Visual Tracking -- Table Detection Using Boundary Refining via Corner Locating -- Dictionary Learning and Confidence Map Estimation-based Tracker for Robot-assisted Therapy System -- Power Line Corridor Lidar Point Cloud Segmentation Using Convolutional Neural Network -- Face Liveness Detection Based on Client Identity Using Siamese Network -- Learning Weighted Video Segments for Temporal Action Localization -- REAPS: Towards Better Recognition of Fine-grained Images by Region Attending and Part Sequencing -- Weakly-supervised Action Recognition and Localization via Knowledge Transfer -- Visual Tracking with Levy Flight Grasshopper Optimization Algorithm -- Exploring Context Information for Accurate and Fast Object Detection -- A Novel Method for Thermal Image Based Electrical-equipment Detection -- State Detection of Electrical Equipment Based on Infrared Thermal Imaging Technology -- Attention Based Convolutional Recurrent Neural Network for Environmental Sound Classification -- Salient Object Detection via Light-weight Multi-Path Refinement Networks -- Visual Object Tracking via An Improved Lightweight Siamese Network -- A Simple and Robust Attentional Encoder-decoder Model for License Plate Recognition -- Semi-supervised Deep Neural Networks for Object Detection in Video Surveillance Systems -- YNBIRDS: A System for Fine-grained Bird Image Recognition -- Quadratic Approximation Greedy Pursuit for Cardinality-constrained Sparse Learning -- Iterative Discriminative Domain Adaptation -- Common Structured Low-rank Matrix Recovery for Cross-view Classification -- Pruning Convolutional Neural Networks via Stochastic Gradient Hard Thresholding -- Channel and Constraint Compensation for Generative Adversarial Networks -- Faster Real-time Face Alignment Method on CPU -- A Siamese Pedestrian Alignment Network for Person Re-identification -- Training Low Bitwidth Model with Weight Normalization for Convolutional Neural Networks -- Virtual Adversarial Training on Graph Convolutional Networks in Node Classification -- Brain Functional Connectivity Augmentation Method for Mental Disease Classification with Generative Adversarial Network -- Attention-based Label Consistency for Semi-supervised Deep Learning -- Semantic Reanalysis of Scene Words in Visual Question Answering -- A Dustbin Category Based Feedback Incremental Learning Strategy for Hierarchical Image Classification -- Spatial-temporal Fusion Network with Residual Learning and Attention Mechanism: A Benchmark for Video-based Group Re-ID -- Architectural Style Classification Based on DNN Model -- DAEIMP: Denoising Autoencoder-based Imputation of Sleep Heart Health Study for Identification of Cardiovascular Diseases -- Fabric Defect Detection Based on Lightweight Neural Network -- Person Re-identification with Neural Architecture Search -- Deep Convolutional Center-based Clustering -- Exponential Moving Averaged Q-network for DDPG -- Multi-scale Convolutional Neural Network Based on 3D Context Fusion for Lesion Detection -- Orientation Adaptive YOLOv3 for Object Detection in Remote Sensing Images -- Neural Ordinary Differential Equations with Envolutionary Weights -- Infrared Image Segmentation for Photovoltaic Panels Based on Res-UNet. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Second Chinese Conference, PRCV 2019, Xi'an, China, November 8–11, 2019, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Lin, Zhouchen, ; Wang, Liang, ; Yang, Jian, ; Shi, Guangming, ; Tan, Tieniu, ; Zheng, Nanning, ; Chen, Xilin, ; Zhang, Yanning, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXX, 629 p. 301 ilustraciones, 211 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-31654-9
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Palabras clave: Redes de comunicación informática Visión por computador Inteligencia artificial Red informática Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNCS 11857, 11858 y 11859 constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia China sobre Reconocimiento de Patrones y Visión por Computadora, PRCV 2019, celebrada en Xi''an, China, en noviembre de 2019. Los 165 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 412 presentaciones. Los artículos se han organizado en las siguientes secciones temáticas: Parte I: Detección, seguimiento y reconocimiento de objetos, Parte II: Procesamiento y análisis de imágenes/vídeo, Parte III: Análisis y optimización de datos. Nota de contenido: Channel Feature Enhanced Detector for Small Ball Detection -- High-order Graph Convolutional Network for Skeleton-based Human Action Recognition -- Multi-scale Spatial-temporal Attention for Action Recognition -- Reading Digital Numbers of Water Meter with Deep Learning Based Object Detector -- Exploiting Category-level Semantic Relationships for Fine-grained Image Recognition -- On the Multi-scale Real-time Object Detection Using ResNet -- Learning Attention Regulizaiton Correlation Filter for Visual Tracking -- Target Tracking Via Two-branch Spatio-temporal Regularized Correlation Filter Network -- A Real-time Rock-Paper-Scissor Hand Gesture Recognition System Based on FlowNet and Event Camera -- Cross-category Cross-semantic Regularization for Fine-grained Image Recognition -- The Multi-task Fully Convolutional Siamese Network with Correlation Filter Layer for Real-time Visual Tracking -- Table Detection Using Boundary Refining via Corner Locating -- Dictionary Learning and Confidence Map Estimation-based Tracker for Robot-assisted Therapy System -- Power Line Corridor Lidar Point Cloud Segmentation Using Convolutional Neural Network -- Face Liveness Detection Based on Client Identity Using Siamese Network -- Learning Weighted Video Segments for Temporal Action Localization -- REAPS: Towards Better Recognition of Fine-grained Images by Region Attending and Part Sequencing -- Weakly-supervised Action Recognition and Localization via Knowledge Transfer -- Visual Tracking with Levy Flight Grasshopper Optimization Algorithm -- Exploring Context Information for Accurate and Fast Object Detection -- A Novel Method for Thermal Image Based Electrical-equipment Detection -- State Detection of Electrical Equipment Based on Infrared Thermal Imaging Technology -- Attention Based Convolutional Recurrent Neural Network for Environmental Sound Classification -- Salient Object Detection via Light-weight Multi-Path Refinement Networks -- Visual Object Tracking via An Improved Lightweight Siamese Network -- A Simple and Robust Attentional Encoder-decoder Model for License Plate Recognition -- Semi-supervised Deep Neural Networks for Object Detection in Video Surveillance Systems -- YNBIRDS: A System for Fine-grained Bird Image Recognition -- Quadratic Approximation Greedy Pursuit for Cardinality-constrained Sparse Learning -- Iterative Discriminative Domain Adaptation -- Common Structured Low-rank Matrix Recovery for Cross-view Classification -- Pruning Convolutional Neural Networks via Stochastic Gradient Hard Thresholding -- Channel and Constraint Compensation for Generative Adversarial Networks -- Faster Real-time Face Alignment Method on CPU -- A Siamese Pedestrian Alignment Network for Person Re-identification -- Training Low Bitwidth Model with Weight Normalization for Convolutional Neural Networks -- Virtual Adversarial Training on Graph Convolutional Networks in Node Classification -- Brain Functional Connectivity Augmentation Method for Mental Disease Classification with Generative Adversarial Network -- Attention-based Label Consistency for Semi-supervised Deep Learning -- Semantic Reanalysis of Scene Words in Visual Question Answering -- A Dustbin Category Based Feedback Incremental Learning Strategy for Hierarchical Image Classification -- Spatial-temporal Fusion Network with Residual Learning and Attention Mechanism: A Benchmark for Video-based Group Re-ID -- Architectural Style Classification Based on DNN Model -- DAEIMP: Denoising Autoencoder-based Imputation of Sleep Heart Health Study for Identification of Cardiovascular Diseases -- Fabric Defect Detection Based on Lightweight Neural Network -- Person Re-identification with Neural Architecture Search -- Deep Convolutional Center-based Clustering -- Exponential Moving Averaged Q-network for DDPG -- Multi-scale Convolutional Neural Network Based on 3D Context Fusion for Lesion Detection -- Orientation Adaptive YOLOv3 for Object Detection in Remote Sensing Images -- Neural Ordinary Differential Equations with Envolutionary Weights -- Infrared Image Segmentation for Photovoltaic Panels Based on Res-UNet. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Second Chinese Conference, PRCV 2019, Xi'an, China, November 8–11, 2019, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lin, Zhouchen, ; Wang, Liang, ; Yang, Jian, ; Shi, Guangming, ; Tan, Tieniu, ; Zheng, Nanning, ; Chen, Xilin, ; Zhang, Yanning, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XX, 813 p. 439 ilustraciones, 299 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-31723-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Ingeniería Informática y Redes Visión por computador Red informática Ingeniería Informática Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNCS 11857, 11858 y 11859 constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia China sobre Reconocimiento de Patrones y Visión por Computadora, PRCV 2019, celebrada en Xi''an, China, en noviembre de 2019. Los 165 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 412 presentaciones. Los artículos se han organizado en las siguientes secciones temáticas: Parte I: Detección, seguimiento y reconocimiento de objetos, Parte II: Procesamiento y análisis de imágenes/vídeo, Parte III: Análisis y optimización de datos. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Second Chinese Conference, PRCV 2019, Xi'an, China, November 8–11, 2019, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Lin, Zhouchen, ; Wang, Liang, ; Yang, Jian, ; Shi, Guangming, ; Tan, Tieniu, ; Zheng, Nanning, ; Chen, Xilin, ; Zhang, Yanning, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XX, 813 p. 439 ilustraciones, 299 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-31723-2
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Palabras clave: Inteligencia artificial Ingeniería Informática y Redes Visión por computador Red informática Ingeniería Informática Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNCS 11857, 11858 y 11859 constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia China sobre Reconocimiento de Patrones y Visión por Computadora, PRCV 2019, celebrada en Xi''an, China, en noviembre de 2019. Los 165 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 412 presentaciones. Los artículos se han organizado en las siguientes secciones temáticas: Parte I: Detección, seguimiento y reconocimiento de objetos, Parte II: Procesamiento y análisis de imágenes/vídeo, Parte III: Análisis y optimización de datos. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Second Chinese Conference, PRCV 2019, Xi'an, China, November 8–11, 2019, Proceedings, Part III Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lin, Zhouchen, ; Wang, Liang, ; Yang, Jian, ; Shi, Guangming, ; Tan, Tieniu, ; Zheng, Nanning, ; Chen, Xilin, ; Zhang, Yanning, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVIII, 545 p. 266 ilustraciones, 201 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-31726-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Reconocimiento de patrones automatizado Inteligencia artificial Visión por computador Sistemas de reconocimiento de patrones Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNCS 11857, 11858 y 11859 constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia China sobre Reconocimiento de Patrones y Visión por Computadora, PRCV 2019, celebrada en Xi''an, China, en noviembre de 2019. Los 165 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 412 presentaciones. Los artículos se han organizado en las siguientes secciones temáticas: Parte I: Detección, seguimiento y reconocimiento de objetos, Parte II: Procesamiento y análisis de imágenes/vídeo, Parte III: Análisis y optimización de datos. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Second Chinese Conference, PRCV 2019, Xi'an, China, November 8–11, 2019, Proceedings, Part III [documento electrónico] / Lin, Zhouchen, ; Wang, Liang, ; Yang, Jian, ; Shi, Guangming, ; Tan, Tieniu, ; Zheng, Nanning, ; Chen, Xilin, ; Zhang, Yanning, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVIII, 545 p. 266 ilustraciones, 201 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-31726-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Reconocimiento de patrones automatizado Inteligencia artificial Visión por computador Sistemas de reconocimiento de patrones Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de tres volúmenes LNCS 11857, 11858 y 11859 constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia China sobre Reconocimiento de Patrones y Visión por Computadora, PRCV 2019, celebrada en Xi''an, China, en noviembre de 2019. Los 165 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 412 presentaciones. Los artículos se han organizado en las siguientes secciones temáticas: Parte I: Detección, seguimiento y reconocimiento de objetos, Parte II: Procesamiento y análisis de imágenes/vídeo, Parte III: Análisis y optimización de datos. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
