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Autor(en): 
  • Huan Li
  • Zhouchen Lin
  • Cong Fang
  • Accelerated Optimization for Machine Learning: First-Order Algorithms 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 7-14 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Juni 2020  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Computers - General Information / COMPUTERS / Data Processing / COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics / Datenbanken / Künstliche Intelligenz / MATHEMATICS / Applied
    ISBN:  9789811529092 
    EAN-Code: 
    9789811529092 
    Verlag:  Springer Nature Singapore 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 241 mm / B 160 mm / D 22 mm 
    Gewicht:  617 gr 
    Seiten:  300 
    Zus. Info:  HC runder Rücken kaschiert 
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    Inhalt:
    This book on optimization includes forewords by Michael I. Jordan, Zongben Xu and Zhi-Quan Luo. Machine learning relies heavily on optimization to solve problems with its learning models, and first-order optimization algorithms are the mainstream approaches. The acceleration of first-order optimization algorithms is crucial for the efficiency of machine learning.


    Written by leading experts in the field, this book provides a comprehensive introduction to, and state-of-the-art review of accelerated first-order optimization algorithms for machine learning. It discusses a variety of methods, including deterministic and stochastic algorithms, where the algorithms can be synchronous or asynchronous, for unconstrained and constrained problems, which can be convex or non-convex. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference resource for users who are seeking faster optimization algorithms, as well as for graduate students and researchers wanting to grasp the frontiers of optimization in machine learning in a short time.

      
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