Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning : Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents recent advances of Bayesian inference in structured tensor decompositions. It explains how Bayesian modeling and inference lead to tuning-free tensor decomposition algorithms, which achieve state-of-the-art performances in many applications, includingblind source separation;social network mining;image and video processing;array signal processing; and,wireless communications.The book begins with an introduction to the general topics of tensors and Bayesian theories. It then discusses probabilistic models of various structured tensor decompositions and their inference algorithms, with applications tailored for each tensor decomposition presented in the corresponding chapters. The book concludes by looking to the future, and areas where this research can be further developed.Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning is suitable for postgraduates and researchers with interests in tensor data analytics and Bayesian methods.…
N° de ref. del artículo 9783031224409
- Título
- Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning : Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications
- Autor
- Yik-Chung Wu
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 303122440X
- ISBN 13
- 9783031224409
- Peso del artículo
- 342 gramos
- Dimensiones
- 235x155x11 mm
- blind source separation;
- social network mining;
- image and video processing;
- array signal processing; and,
- wireless communications.
The book begins with an introduction to the general topics of tensors and Bayesian theories. It then discusses probabilistic models of various structured tensor decompositions and their inference algorithms, with applications tailored for each tensor decomposition presented in the corresponding chapters. The book concludes by looking to the future, and areas where this research can be further developed.
Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning is suitable for postgraduates and researchers with interests in tensor data analytics and Bayesian methods.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
- blind source separation;
- social network mining;
- image and video processing;
- array signal processing; and,
- wireless communications.
The book begins with an introduction to the general topics of tensors and Bayesian theories. It then discusses probabilistic models of various structured tensor decompositions and their inference algorithms, with applications tailored for each tensor decomposition presented in the corresponding chapters. The book concludes by looking to the future, and areas where this research can be further developed.
Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning is suitable for postgraduates and researchers with interests in tensor data analytics and Bayesian methods.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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