Compressed Sensing and its Applications / Boche, Holger ; Caire, Giuseppe ; Calderbank, Robert ; März, Maximilian ; Kutyniok, Gitta ; Mathar, Rudolf  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Compressed Sensing and its Applications : Second International MATHEON Conference 2015 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Boche, Holger, ; Caire, Giuseppe, ; Calderbank, Robert, ; März, Maximilian, ; Kutyniok, Gitta, ; Mathar, Rudolf, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIX, 388 p. 77 ilustraciones, 57 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-69802-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática  Análisis numérico  Procesamiento de la señal  Teoría de la codificación  Teoría de la información  Álgebras lineales  Matemáticas  Aplicaciones matemáticas en informática  Procesamiento de señales  voz e imágenes  Teoría de la codificación y la información  Álgebra lineal  Ciencias e Ingeniería Computacional Clasificación: Resumen: Este volumen contribuido contiene artículos escritos por el plenario y oradores invitados del segundo taller internacional MATHEON 2015 que se centran en las aplicaciones de la detección comprimida. Los autores del artículo abordan sus técnicas para resolver los problemas de la detección comprimida, así como conexiones con áreas relacionadas, como la detección de estructuras similares a comunidades en gráficos, curvaturas en Grassmanianos y descomposiciones aleatorias de valores singulares de trenes tensoriales. Algunas de las nuevas aplicaciones cubiertas incluyen reducción de dimensionalidad, teoría de la información, matrices aleatorias, aproximación dispersa y recuperación dispersa. Este libro está dirigido tanto a estudiantes de posgrado como a investigadores en las áreas de matemáticas aplicadas, ciencias de la computación e ingeniería, así como a otros científicos aplicados que exploran las aplicaciones potenciales de la novedosa metodología de detección comprimida. También se proporciona una introducción al tema de la detección comprimida para investigadores interesados ​​en el campo que no estén tan familiarizados con él. . Nota de contenido: Preface -- On the Global-Local Dichotomy in Sparsity Modeling, Batenkov, Romano, Elad -- Fourier Phase Retrieval: Uniqueness and Algorithms, Bendory, Beinert, Eldar -- Compressed Sensing Approaches for Polynomial Approximation of High-Dimensional Functions, Adcock, Brugiapaglia, Webster -- Multisection in the Stochastic Block Model using Semidefinite Programming, Agarwal, Bandeira, Koiliaris, Kolla -- Recovering Signals with Unknown Sparsity in Multiple Dictionaries, Ahmad, Schniter -- Compressive Classification and the Rare Eclipse Problem, Bandeira, Mixon, Recht -- Weak Phase Retrieval, Bothelo-Andrade, Casazza, Ghoreishi, Jose, Tremain -- Cubatures on Grassmannians: Moments, Dimension Reduction, and Related Topics, Breger, Ehler, Gräf, Peter -- A Randomized Tensor Train Singular Value Decomposition, Huber, Schneider, Wolf -- Versatile and Scalable Cosparse Methods for Phsyics-driven Inverse Problems, Kitić, Bensiad, Albera, Bertin, Gribonval -- Total Variation Minimization in Compressed Sensing, Felix Krahmer, Kruschel, Sandbichler -- Compressed Sensing in Hilbert Spaces, Traonmilin, Puy, Gribonval, Davies. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Compressed Sensing and its Applications : Second International MATHEON Conference 2015 [documento electrónico] / Boche, Holger, ; Caire, Giuseppe, ; Calderbank, Robert, ; März, Maximilian, ; Kutyniok, Gitta, ; Mathar, Rudolf,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIX, 388 p. 77 ilustraciones, 57 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-69802-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática  Análisis numérico  Procesamiento de la señal  Teoría de la codificación  Teoría de la información  Álgebras lineales  Matemáticas  Aplicaciones matemáticas en informática  Procesamiento de señales  voz e imágenes  Teoría de la codificación y la información  Álgebra lineal  Ciencias e Ingeniería Computacional Clasificación: Resumen: Este volumen contribuido contiene artículos escritos por el plenario y oradores invitados del segundo taller internacional MATHEON 2015 que se centran en las aplicaciones de la detección comprimida. Los autores del artículo abordan sus técnicas para resolver los problemas de la detección comprimida, así como conexiones con áreas relacionadas, como la detección de estructuras similares a comunidades en gráficos, curvaturas en Grassmanianos y descomposiciones aleatorias de valores singulares de trenes tensoriales. Algunas de las nuevas aplicaciones cubiertas incluyen reducción de dimensionalidad, teoría de la información, matrices aleatorias, aproximación dispersa y recuperación dispersa. Este libro está dirigido tanto a estudiantes de posgrado como a investigadores en las áreas de matemáticas aplicadas, ciencias de la computación e ingeniería, así como a otros científicos aplicados que exploran las aplicaciones potenciales de la novedosa metodología de detección comprimida. También se proporciona una introducción al tema de la detección comprimida para investigadores interesados ​​en el campo que no estén tan familiarizados con él. . Nota de contenido: Preface -- On the Global-Local Dichotomy in Sparsity Modeling, Batenkov, Romano, Elad -- Fourier Phase Retrieval: Uniqueness and Algorithms, Bendory, Beinert, Eldar -- Compressed Sensing Approaches for Polynomial Approximation of High-Dimensional Functions, Adcock, Brugiapaglia, Webster -- Multisection in the Stochastic Block Model using Semidefinite Programming, Agarwal, Bandeira, Koiliaris, Kolla -- Recovering Signals with Unknown Sparsity in Multiple Dictionaries, Ahmad, Schniter -- Compressive Classification and the Rare Eclipse Problem, Bandeira, Mixon, Recht -- Weak Phase Retrieval, Bothelo-Andrade, Casazza, Ghoreishi, Jose, Tremain -- Cubatures on Grassmannians: Moments, Dimension Reduction, and Related Topics, Breger, Ehler, Gräf, Peter -- A Randomized Tensor Train Singular Value Decomposition, Huber, Schneider, Wolf -- Versatile and Scalable Cosparse Methods for Phsyics-driven Inverse Problems, Kitić, Bensiad, Albera, Bertin, Gribonval -- Total Variation Minimization in Compressed Sensing, Felix Krahmer, Kruschel, Sandbichler -- Compressed Sensing in Hilbert Spaces, Traonmilin, Puy, Gribonval, Davies. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Compressed Sensing and Its Applications / Boche, Holger ; Caire, Giuseppe ; Calderbank, Robert ; Kutyniok, Gitta ; Mathar, Rudolf ; Petersen, Philipp  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Compressed Sensing and Its Applications : Third International MATHEON Conference 2017 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Boche, Holger, ; Caire, Giuseppe, ; Calderbank, Robert, ; Kutyniok, Gitta, ; Mathar, Rudolf, ; Petersen, Philipp, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 295 p. 57 ilustraciones, 39 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-73074-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática  análisis de Fourier  Aprendizaje automático  Procesamiento de la señal  Aplicaciones matemáticas en informática  Procesamiento de señales  voz e imágenes Clasificación: Resumen: Los capítulos de este volumen destacan el estado del arte de la detección comprimida y se basan en charlas dadas en la tercera conferencia internacional MATHEON sobre el mismo tema, celebrada del 4 al 8 de diciembre de 2017 en la Universidad Técnica de Berlín. Además de los métodos en detección comprimida, los capítulos proporcionan información sobre aplicaciones de vanguardia del aprendizaje profundo en la ciencia de datos, destacando las ideas y métodos superpuestos que conectan los campos de la detección comprimida y el aprendizaje profundo. Los temas específicos cubiertos incluyen: Detección comprimida cuantificada Clasificación Aprendizaje automático Desigualdades de Oracle Optimización no convexa Reconstrucción de imágenes Teoría del aprendizaje estadístico Este volumen será un recurso valioso para estudiantes de posgrado e investigadores en las áreas de matemáticas, informática e ingeniería, así como otros científicos aplicados que exploran posibles aplicaciones de la detección comprimida. Nota de contenido: An Introduction to Compressed Sensing -- Quantized Compressed Sensing: a Survey -- On reconstructing functions from binary measurements -- Classification scheme for binary data with extensions -- Generalization Error in Deep Learning -- Deep learning for trivial inverse problems -- Oracle inequalities for local and global empirical risk minimizers -- Median-Truncated Gradient Descent: A Robust and Scalable Nonconvex Approach for Signal Estimation -- Reconstruction Methods in THz Single-pixel Imaging. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Compressed Sensing and Its Applications : Third International MATHEON Conference 2017 [documento electrónico] / Boche, Holger, ; Caire, Giuseppe, ; Calderbank, Robert, ; Kutyniok, Gitta, ; Mathar, Rudolf, ; Petersen, Philipp,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVII, 295 p. 57 ilustraciones, 39 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-73074-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática  análisis de Fourier  Aprendizaje automático  Procesamiento de la señal  Aplicaciones matemáticas en informática  Procesamiento de señales  voz e imágenes Clasificación: Resumen: Los capítulos de este volumen destacan el estado del arte de la detección comprimida y se basan en charlas dadas en la tercera conferencia internacional MATHEON sobre el mismo tema, celebrada del 4 al 8 de diciembre de 2017 en la Universidad Técnica de Berlín. Además de los métodos en detección comprimida, los capítulos proporcionan información sobre aplicaciones de vanguardia del aprendizaje profundo en la ciencia de datos, destacando las ideas y métodos superpuestos que conectan los campos de la detección comprimida y el aprendizaje profundo. Los temas específicos cubiertos incluyen: Detección comprimida cuantificada Clasificación Aprendizaje automático Desigualdades de Oracle Optimización no convexa Reconstrucción de imágenes Teoría del aprendizaje estadístico Este volumen será un recurso valioso para estudiantes de posgrado e investigadores en las áreas de matemáticas, informática e ingeniería, así como otros científicos aplicados que exploran posibles aplicaciones de la detección comprimida. Nota de contenido: An Introduction to Compressed Sensing -- Quantized Compressed Sensing: a Survey -- On reconstructing functions from binary measurements -- Classification scheme for binary data with extensions -- Generalization Error in Deep Learning -- Deep learning for trivial inverse problems -- Oracle inequalities for local and global empirical risk minimizers -- Median-Truncated Gradient Descent: A Robust and Scalable Nonconvex Approach for Signal Estimation -- Reconstruction Methods in THz Single-pixel Imaging. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Fundamentals of Data Analytics / Mathar, Rudolf  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Fundamentals of Data Analytics : With a View to Machine Learning Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mathar, Rudolf, ; Alirezaei, Gholamreza, ; Balda, Emilio, ; Behboodi, Arash, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XI, 127 p. 41 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-56831-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Grandes datos  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Inteligencia artificial  Teoría y métodos estadísticos  Estructuras de datos y teoría de la información  Estadística y Computación Clasificación: Resumen: Este libro presenta las metodologías básicas para un análisis de datos exitoso. La optimización y aproximación de matrices se explican en detalle y se aplican ampliamente a la reducción de dimensionalidad mediante análisis de componentes principales y escalamiento multidimensional. Los mapas de difusión y la agrupación espectral se obtienen como herramientas poderosas. La superposición metodológica entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático se enfatiza al demostrar cómo se utiliza la ciencia de datos para la clasificación, así como para el aprendizaje supervisado y no supervisado. . Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Prerequisites from Matrix Analysis -- 3 Multivariate Distributions and Moments -- 4 Dimensionality Reduction -- 5 Classification and Clustering -- 6 Support Vector Machines -- 7 Machine Learning -- Index. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Fundamentals of Data Analytics : With a View to Machine Learning [documento electrónico] / Mathar, Rudolf, ; Alirezaei, Gholamreza, ; Balda, Emilio, ; Behboodi, Arash,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XI, 127 p. 41 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-56831-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Grandes datos  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Inteligencia artificial  Teoría y métodos estadísticos  Estructuras de datos y teoría de la información  Estadística y Computación Clasificación: Resumen: Este libro presenta las metodologías básicas para un análisis de datos exitoso. La optimización y aproximación de matrices se explican en detalle y se aplican ampliamente a la reducción de dimensionalidad mediante análisis de componentes principales y escalamiento multidimensional. Los mapas de difusión y la agrupación espectral se obtienen como herramientas poderosas. La superposición metodológica entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático se enfatiza al demostrar cómo se utiliza la ciencia de datos para la clasificación, así como para el aprendizaje supervisado y no supervisado. . Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Prerequisites from Matrix Analysis -- 3 Multivariate Distributions and Moments -- 4 Dimensionality Reduction -- 5 Classification and Clustering -- 6 Support Vector Machines -- 7 Machine Learning -- Index. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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