Cyrille combettes (10 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2025
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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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.
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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Condición: New.
- 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
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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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Condición: New.
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: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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EUR 92,18
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Condición: New.
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 82,06
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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EUR 104,01
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Condición: New.
Conditional Gradient Methods From Core Principles to AI Applications
Gábor Braun|Alejandro Carderera|Cyrille W. Combettes|Hamed Hassani|Amin Karbasi
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2025
- Tapa blanda
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 78,09
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2025
- Tapa blanda
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EUR 71,36
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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.
