Fast Kernel Expansions with Applications to CV and DL. Part 1b

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2021, 2021

620392539X / 9786203925395

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The scope of the manuscript is to give a review of kernel expansions, FOURIER features and fast numerical code in statistical learning. For this purpose we introduce a library for approximating kernel expansions, which enables the use of kernel methods in large-scale datasets. It is well-known that kernel methods as originally proposed are computational costly for big data, we explain here the theory needed to enable the use of non-linear features in log-linear time. This approximation is based on FOURIER features by the use of the Walsh Hadamard. A SIMD implementation of the algorithm is described. Applications to Computer Vision (CV) and Deep Learning (DL) are enclosed with practical hints on the topic. Specifically, we give a primer on facial recognition and a foundation for the use of Vision in Robotics. The scope of the manuscript is to give a review of kernel expansions, FOURIER features and fast numerical code in statistical learning. For this purpose we introduce a library for approximating kernel expansions, which enables the use of kernel methods in large-scale datasets. It is well-known that kernel methods as originally proposed are computational costly for big data, we explain here the theory needed to enable the use of non-linear features in log-linear time. This approximation is based on FOURIER features by the use of the Walsh Hadamard. A SIMD implementation of the algorithm is described. Applications to Computer Vision (CV) and Deep Learning (DL) are enclosed with practical hints on the topic. Specifically, we give a primer on facial recognition and a foundation for the use of Vision in Robotics. 76 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9786203925395

Título
Fast Kernel Expansions with Applications to CV and DL. Part 1b
Autor
I. de Zarzà
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2021
Año de publicación
2021
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
620392539X
ISBN 13
9786203925395
Peso del artículo
131 gramos
Dimensiones
220x150x5 mm

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