Carderera alejandro (9 resultados)

Conditional Gradient Methods
Gábor Braun; Alejandro Carderera; Cyrille W. Combettes; Hamed Hassani; Amin Karbasi; Aryan Mokhtari; Sebastian Pokutta
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2025
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2025
- Tapa blanda
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Paperback. Condición: New. Conditional Gradient Methods: From Core Principles to AI Applications offers a definitive and modern treatment of one of the most elegant and versatile algorithmic families in optimization: the Frank-Wolfe method and its many variants. Originally proposed in the 1950s, these projection-free techniques have seen a powerful resurgence, now playing a central role in machine learning, signal processing, and large-scale data science. This comprehensive monograph unites deep theoretical insights with practical considerations, guiding readers through the foundations of constrained optimization and into cutting-edge territory, including stochastic, online, and distributed settings. With a clear narrative, rigorous proofs, and illuminating illustrations, the book demystifies adaptive variants, away-steps, and the nuances of dealing with structured convex sets. A FrankWolfe.jl Julia package that implements most of the algorithms in the book is available on a supplementary website. …

- Tapa blanda
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Paperback. Condición: Brand New. 198 pages. 10.00x7.00x0.30 inches. In Stock.

Conditional Gradient Methods
Gábor Braun; Alejandro Carderera; Cyrille W. Combettes; Hamed Hassani; Amin Karbasi; Aryan Mokhtari; Sebastian Pokutta
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2025
- Tapa blanda
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Conditional Gradient Methods
Gábor Braun; Alejandro Carderera; Cyrille W. Combettes; Hamed Hassani; Amin Karbasi; Aryan Mokhtari; Sebastian Pokutta
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2025
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 70,47
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Conditional Gradient Methods
Gábor Braun; Alejandro Carderera; Cyrille W. Combettes; Hamed Hassani; Amin Karbasi; Aryan Mokhtari; Sebastian Pokutta
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2025
- Tapa blanda
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Conditional Gradient Methods: From Core Principles to AI Applications
Gábor Braun; Alejandro Carderera; Cyrille W. Combettes; Hamed Hassani; Amin Karbasi; Aryan Mokhtari; Sebastian Pokutta
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2025
- Tapa blanda
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Conditional Gradient Methods: From Core Principles to AI Applications
Gábor Braun; Alejandro Carderera; Cyrille W. Combettes; Hamed Hassani; Amin Karbasi; Aryan Mokhtari; Sebastian Pokutta
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2025
- Tapa blanda
Librería: Books Puddle, Woodside, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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EUR 105,50
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Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2025
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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EUR 73,68
Envío por EUR 75,77Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Paperback. Condición: New. Conditional Gradient Methods: From Core Principles to AI Applications offers a definitive and modern treatment of one of the most elegant and versatile algorithmic families in optimization: the Frank-Wolfe method and its many variants. Originally proposed in the 1950s, these projection-free techniques have seen a powerful resurgence, now playing a central role in machine learning, signal processing, and large-scale data science. This comprehensive monograph unites deep theoretical insights with practical considerations, guiding readers through the foundations of constrained optimization and into cutting-edge territory, including stochastic, online, and distributed settings. With a clear narrative, rigorous proofs, and illuminating illustrations, the book demystifies adaptive variants, away-steps, and the nuances of dealing with structured convex sets. A FrankWolfe.jl Julia package that implements most of the algorithms in the book is available on a supplementary website. …