T�tulo: Tensor Networks for Dimensionality Reduction and Large-scale Optimization: Part 2 Applications and Future Perspectives (Foundations and Trends(r) in Machine Learning)
Editor: Now Publishers
Fecha de publicaci�n: 2017
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 168083276X
ISBN 13: 9781680832761
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

This monograph builds on Tensor Networks for Dimensionality Reduction and Large-scale Optimization: Part 1 Low-Rank Tensor Decompositions by discussing tensor network models for super-compressed higher-order representation of data/parameters and cost functions, together with an outline of their applications in machine learning and data analytics. A particular emphasis is on elucidating, through graphical illustrations, that by virtue of the underlying low-rank tensor approximations and sophisticated contractions of core tensors, tensor networks have the ability to perform distributed computations on otherwise prohibitively large volume of data/parameters, thereby alleviating the curse of dimensionality. The usefulness of this concept is illustrated over a number of applied areas, including generalized regression and classification, generalized eigenvalue decomposition and in the optimization of deep neural networks. The monograph focuses on tensor train (TT) and Hierarchical Tucker (HT) decompositions and their extensions, and on demonstrating the ability of tensor networks to provide scalable solutions for a variety of otherwise intractable large-scale optimization problems.

Tensor Networks for Dimensionality Reduction and Large-scale Optimization Parts 1 and 2 can be used as stand-alone texts, or together as a comprehensive review of the exciting field of low-rank tensor networks and tensor decompositions.

See also: Tensor Networks for Dimensionality Reduction and Large-scale Optimization: Part 1 Low-Rank Tensor Decompositions. ISBN 978-1-68083-222-8

Rese�a del editor

See also: Tensor Networks for Dimensionality Reduction and Large-scale Optimization: Part 1 Low-Rank Tensor Decompositions. ISBN 978-1-68083-222-8

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Biblios, 47 Kaisetstrasse, 60329, frankfurt am main, Germany, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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