Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization als Buch (kartoniert)
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Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization

Softcover reprint of the original 1st ed. 2014. Paperback. Sprache: Englisch.
Buch (kartoniert)
This thesis presents a wholly new technique in the structural analysis of data that uses a `greedy algorithm to derive optimal sparse solutions, enabling faster and more accurate results in formerly problematic areas of machine learning and signal pr … weiterlesen
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Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization als Buch (kartoniert)

Produktdetails

Titel: Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization
Autor/en: Sohail Bahmani

ISBN: 3319377191
EAN: 9783319377193
Softcover reprint of the original 1st ed. 2014.
Paperback.
Sprache: Englisch.
Springer International Publishing

23. August 2016 - kartoniert - 132 Seiten

Beschreibung

This thesis demonstrates techniques that provide faster and more accurate solutions to a variety of problems in machine learning and signal processing. The author proposes a "greedy" algorithm, deriving sparse solutions with guarantees of optimality. The use of this algorithm removes many of the inaccuracies that occurred with the use of previous models.

Inhaltsverzeichnis

Introduction.- Preliminaries.- Sparsity-Constrained Optimization.- Background.- 1-bit Compressed Sensing.- Estimation Under Model-Based Sparsity.- Projected Gradient Descent for `p-constrained Least Squares.- Conclusion and Future Work.- Appendix A Proofs of Chapter 3.- Appendix B Proofs of Chapter 4.- Appendix C Proofs of Chapter 5.- Appendix D Proofs of Chapter 6.


Portrait

Dr. Bahmani completed his thesis at Carnegie Mellon University and is currently employed by the Georgia Institute of Technology.

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