| 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 |
| Índice Dewey: |
004.015 Matemáticas aplicadas a la informática, especialmente lógica matemática y teoría de algoritmos. |
| 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. |
| 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 |
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 |
| Índice Dewey: |
004.015 Matemáticas aplicadas a la informática, especialmente lógica matemática y teoría de algoritmos. |
| 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. |
| 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 |
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