Variational Methods for Machine Learning with Applications to Deep Networks
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Mai 2022, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a straightforward look at the concepts, algorithms and advantages of Bayesian Deep Learning and Deep Generative Models. Starting from the model-based approach to Machine Learning, the authors motivate Probabilistic Graphical Models and show how Bayesian inference naturally lends itself to this framework. The authors present detailed explanations of the main modern algorithms on variational approximations for Bayesian inference in neural networks. Each algorithm of this selected set develops a distinct aspect of the theory. The book builds from the ground-up well-known deep generative models, such as Variational Autoencoder and subsequent theoretical developments. By also exposing the main issues of the algorithms together with different methods to mitigate such issues, the book supplies the necessary knowledge on generative models for the reader to handle a wide range of data types: sequential or not, continuous or not, labelled or not. The book is self-contained, promptly covering all necessary theory so that the reader does not have to search for additional information elsewhere.Offers a concise self-contained resource, covering the basic concepts to the algorithms for Bayesian Deep Learning;Presents Statistical Inference concepts, offering a set of elucidative examples, practical aspects, and pseudo-codes;Every chapter includes hands-on examples and exercises and a website features lecture slides, additional examples, and other support material.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 180 pp. Englisch. …
N° de ref. del artículo 9783030706814
- Título
- Variational Methods for Machine Learning with Applications to Deep Networks
- Autor
- Lucas Pinheiro Cinelli
- Editorial
- Springer, Springer Mai 2022
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030706818
- ISBN 13
- 9783030706814
- Peso del artículo
- 316 gramos
- Dimensiones
- 235x155x10 mm
- Offers a concise self-contained resource, covering the basic concepts to the algorithms for Bayesian Deep Learning;
- Presents Statistical Inference concepts, offering a set of elucidative examples, practical aspects, and pseudo-codes;
- Every chapter includes hands-on examples and exercises and a website features lecture slides, additional examples, and other support material.
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Acerca del autor
Lucas P. Cinelli was born in Rio de Janeiro, Brazil. He received the Electronics and Computer Engineering degree from the Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), as well as the Engineering degree with major in Electronic Systems, Networks & Images from the Grande École Supélec, in France, due to his academic exchange in 2014-2016. During this period, he also received the Master’s degree in Microtechnologies, Architecture, Communication Networks and Systems from Supélec/INSA-Rennes. In 2019, he received the M.Sc. degree in Electrical Engineering from COPPE/UFRJ, for his dissertation on variational methods for machine learning and is currently pursuing his Ph.D. degree at the same institution. His research on anomaly detection in videos with deep learning alongside his colleagues has led to publications on ICIP 2018 and a Brazilian conference (SBrT) in 2017.
Matheus A. Marins was born in Rio de Janeiro, Brazil. He received the Electronics and Computer Engineering degree from the Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), in 2016, having done a one-year exchange program at Illinois Institute of Technology (IIT), in the Computer Engineering course. He received the M.Sc. degree in Electrical Engineering from COPPE/UFRJ in 2018, being awarded with a scholarship for his academic performance by the Rio de Janeiro State government. Currently, he is pursuing his Ph.D. degree at the same institution and has shifted his research towards modern Bayesian methods applied to Machine Learning. So far, his research has been focused on Machine Learning, especially on condition-based models to identify and prevent failures on physical systems, which resulted on two international journals (2017 and 2020) and on a Brazilian conference paper (SBrT).Eduardo A. B. da Silva was born in Rio de Janeiro, Brazil. He received the Electronics Engineering degree from Instituto Militar de Engenharia (IME), Brazil, in 1984, the M.Sc. degree in Electrical Engineering from Universidade Federal do Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ) in 1990, and the Ph.D. degree in Electronics from the University of Essex, England, in 1995. He is a professor at Universidade Federal do Rio de Janeiro since 1989. He is co-author of the book ”Digital Signal Processing - System Analysis and Design”, published by Cambridge University Press. He published more than 70 papers in international journals. His research interests lie in the fields of signal and image processing, signal compression, 3D videos, computer vision, light fields and machine learning, together with its applications to telecommunications and the oil and gas industry. He is co-editor of the future standard ISO/IEC CD 21794-2, JPEG Pleno Plenoptic image coding system, and is currently Requirements Vice Chair of JPEG.
Sergio L. Netto was born in Rio de Janeiro, Brazil. He received the B.Sc. (cum laude) degree from the Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Brazil, in 1991, the M.Sc. degree from COPPE/UFRJ in 1992, and the Ph.D. degree from the University of Victoria, BC, Canada, in 1996, all in electrical engineering. Since 1997, he has been with the Department of Electronics and Computer Engineering, Poli/UFRJ, and since 1998, he has been with the Program of Electrical Engineering, COPPE/UFRJ. He is the Co-Author (with P. S. R. Diniz and E. A. B. da Silva) of Digital Signal Processing: System Analysis and Design (Cambridge University Press, 2nd edition, 2010), which has also been translated to Chinese and Portuguese. His research and teaching interests lie in the areas of digital signal processing,speech processing, information theory, and computer vision. Prof. Netto received the 2006 Guillemin-Cauer award from the IEEE Circuits and Systems Society for the best paper published in the year of 2005 in the IEEE Trans. Circuits and Systems, Part I: Regular Papers.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
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.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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