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Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization

Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-319-01880-5
Name Bahmani, Sohail
T I T E L Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization
Verlagsort Cham ; s.l.
Verlag Springer International Publishing
Erscheinungsjahr 2014
2014
Umfang Online-Ressource (XXI, 107 p. 13 illus., 12 illus. in color, online resource)
Reihe Springer Theses, Recognizing Outstanding Ph.D. Research ; 261
Notiz / Fußnoten Description based upon print version of record
Weiterer Inhalt IntroductionPreliminaries -- 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.
Titelhinweis Druckausg.ISBN: 978-331-90188-0-5
ISBN ISBN 978-3-319-01881-2
Klassifikation TTBM
UYS
TEC008000
COM073000
*65K05
94A12
90C30
65-02
004.0151
621.382
TK5102.9
TA1637-1638
TK7882.S65
Kurzbeschreibung 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.
2. Kurzbeschreibung 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
SWB-Titel-Idn 395817595
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-01881-2
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
Siehe auch Cover
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