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The Variational Bayes Method in Signal Processing (Signals and Communication Technology) - Tapa blanda
Libro 3 de 180: Signals and Communication Technology
Sinopsis
Bayesian Theory.- Off-line Distributional Approximations and the Variational Bayes Method.- Principal Component Analysis and Matrix Decompositions.- Functional Analysis of Medical Image Sequences.- On-line Inference of Time-Invariant Parameters.- On-line Inference of Time-Variant Parameters.- The Mixture-based Extension of the AR Model (MEAR).- Concluding Remarks.
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De la contraportada
This is the first book-length treatment of the Variational Bayes (VB) approximation in signal processing. It has been written as a self-contained, self-learning guide for academic and industrial research groups in signal processing, data analysis, machine learning, identification and control. It reviews the VB distributional approximation, showing that tractable algorithms for parametric model identification can be generated in off-line and on-line contexts. Many of the principles are first illustrated via easy-to-follow scalar decomposition problems. In later chapters, successful applications are found in factor analysis for medical image sequences, mixture model identification and speech reconstruction. Results with simulated and real data are presented in detail. The unique development of an eight-step "VB method", which can be followed in all cases, enables the reader to develop a VB inference algorithm from the ground up, for their own particular signal or image model.
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The Variational Bayes Method in Signal Processing (eng)
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The Variational Bayes Method in Signal Processing
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Variational Bayes Method in Signal Processing
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The Variational Bayes Method in Signal Processing
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Springer Berlin Heidelberg Feb 2010, 2010
ISBN 10: 3642066909
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is the first book-length treatment of the Variational Bayes (VB) approximation in signal processing. Ithas been written as a self-contained, self-learning guide for academic and industrial research groups in signal processing, data analysis, machine learning, identification and control. It reviews the VB distributional approximation, showing that tractable algorithms for parametric model identification can be generated in off-line and on-line contexts. Many of the principles are first illustrated via easy-to-follow scalar decomposition problems. In later chapters, successful applications are found in factor analysis for medical image sequences, mixture model identification and speech reconstruction. Results with simulated and real data are presented in detail. The unique development of an eight-step 'VB method', which can be followed in all cases, enables the reader to develop a VB inference algorithm from the ground up, for their own particular signal or image model. 248 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783642066900
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The Variational Bayes Method in Signal Processing
Publicado por
Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642066909
ISBN 13: 9783642066900
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Synthesizes the Variational Bayes (VB) method of distributional approximation into eight clear steps ( the VB method ). When these are followed, the reader is equipped with the means to check if their model is amenable to this approximation, and to devel. Nº de ref. del artículo: 5045788
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The Variational Bayes Method in Signal Processing (Signals and Communication Technology)
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The Variational Bayes Method in Signal Processing
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