店鋪： 義博圖書專營店
齣版社： 電子工業齣版社
ISBN：9787121333569
商品編碼：25047304525
具體描述
YL13112 9787121333569 9787115472618
稀疏建模理論、算法及其應用稀疏建模與現代統計學、信號處理、機器學習聯係密切，可以實現從相對較少的觀測數據精確復原待估信號，廣泛應用於圖像重構、數據的參數學習模型、故障診斷、模式識彆與雷達信號處理等領域。本書詳細討論瞭稀疏建模的相關內容，包括對稀疏解産生的問題描述、尋找稀疏解的求解算法、稀疏復原的理論成果以及應用實例等。封底文字：稀疏模型在一些科學應用領域（如基因或神經成像數據中的生物標記發現）特彆有用，預測模型的可解譯性是其根本的特點。稀疏性可以極大地提高信號處理的成本效益。《稀疏建模理論、算法及其應用》一書提供瞭對稀疏建模領域的介紹，包括應用實例、産生稀疏解的問題描述、用於尋找稀疏解的算法以及稀疏復原領域中近的理論成果。該書將帶讀者瞭解稀疏建模有關的新進展，增加對該領域的理解，激發在該領域深入學習的興趣。在本書中，作者首先提齣引導性示例，並對稀疏建模領域的關鍵新進展進行較高層次的探索。然後，該書描述瞭常用的強化稀疏的工具中涉及的優化問題，給齣瞭本質性的理論結果，並討論瞭若乾尋找稀疏解的新算法。作者接下來研究瞭稀疏復原問題，將基本形式擴展到更復雜的結構性稀疏問題與不同的損失函數。該過程也檢驗瞭一類特定的稀疏圖形模型，並涵蓋瞭字典學習與稀疏矩陣分解內容。本書特色● 介紹瞭稀疏建模與信號復原中的一些關鍵概念與主要結果；● 涵蓋瞭稀疏建模的基本理論、新的算法與方法，以及實際應用；● 描述瞭流行的強化稀疏方法，如l0與l1範數小化；● 研究瞭稀疏建模領域中若乾快速發展的子領域，如稀疏高斯馬爾可夫隨機場、結構性稀疏、字典學習與稀疏矩陣分解。1章 導論
1.1 引導性示例
1.1.1 計算機網絡診斷
1.1.2 神經影像分析
1.1.3 壓縮感知
1.2 稀疏復原簡介
1.3 統計學習與壓縮感知
1.4 總結與參考書目
2章 稀疏復原：問題描述
2.1 不含噪稀疏復原
2.2 近似
2.3 凸性： 簡要迴顧
2.4 問題（P0）的鬆弛
2.5 lq-正則函數對解的稀疏性的影響
2.6 l1範數小化與綫性規劃的等價性
2.7 含噪稀疏復原
2.8 稀疏復原問題的統計學視角
2.9 擴展LASSO：其他損失函數與正則函數
2.10 總結與參考書目
3章 理論結果（確定性部分）
3.1 采樣定理
3.2 令人驚訝的實驗結果
3.3 從不完全頻率信息中進行信號復原
用戶評價
評分
評分
評分
評分
評分
評分
評分
評分
評分
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.qciss.net All Rights Reserved. 圖書大百科 版權所有