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100%: Springer: Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications (ISBN: 9783319450261) 2016, in Englisch, Taschenbuch.Nur diese Ausgabe anzeigen…
76%: Minh, Hà Quang (Herausgeber); Murino, Vittorio (Herausgeber): Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications For Machine Learning, Computer Vision, Statistics, and Optimization (ISBN: 9783319450254) 2016, Springer-Verlag GmbH; Springer International Publishing, in Deutsch, Broschiert.Nur diese Ausgabe anzeigen…
Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications
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| Preise | Nov. 16 | März 19 | Sep. 19 |
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| Schnitt | € 80,70 | € 92,85 | € 99,85 |
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Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications (2016)
EN NW EB DLISBN: 9783319450261 bzw. 3319450263, in Englisch, Springer, Springer, Springer, neu, E-Book, elektronischer Download.
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This book presents a selection of the most recent algorithmic advances in Riemannian geometry in the context of machine learning, statistics, optimization, computer vision, and related fields. The unifying theme of the different chapters in the bo.
This book presents a selection of the most recent algorithmic advances in Riemannian geometry in the context of machine learning, statistics, optimization, computer vision, and related fields. The unifying theme of the different chapters in the bo.
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Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications (2016)
~EN NW EBISBN: 9783319450261 bzw. 3319450263, vermutlich in Englisch, Springer, neu, E-Book.
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For Machine Learning, Computer Vision, Statistics, and Optimization, This book presents a selection of the most recent algorithmic advances in Riemannian geometry in the context of machine learning, statistics, optimization, computer vision, and related fields. The unifying theme of the different chapters in the book is the exploitation of the geometry of data using the mathematical machinery of Riemannian geometry. As demonstrated by all the chapters in the book, when the data is intrinsically non-Euclidean, the utilization of this geometrical information can lead to better algorithms that can capture more accurately the structures inherent in the data, leading ultimately to better empirical performance. This book is not intended to be an encyclopedic compilation of the applications of Riemannian geometry. Instead, it focuses on several important research directions that are currently actively pursued by researchers in the field. These include statistical modeling and analysis on manifolds,optimization on manifolds, Riemannian manifolds and kernel methods, and dictionary learning and sparse coding on manifolds. Examples of applications include novel algorithms for Monte Carlo sampling and Gaussian Mixture Model fitting, 3D brain image analysis,image classification, action recognition, and motion tracking. PDF, 05.10.2016.
For Machine Learning, Computer Vision, Statistics, and Optimization, This book presents a selection of the most recent algorithmic advances in Riemannian geometry in the context of machine learning, statistics, optimization, computer vision, and related fields. The unifying theme of the different chapters in the book is the exploitation of the geometry of data using the mathematical machinery of Riemannian geometry. As demonstrated by all the chapters in the book, when the data is intrinsically non-Euclidean, the utilization of this geometrical information can lead to better algorithms that can capture more accurately the structures inherent in the data, leading ultimately to better empirical performance. This book is not intended to be an encyclopedic compilation of the applications of Riemannian geometry. Instead, it focuses on several important research directions that are currently actively pursued by researchers in the field. These include statistical modeling and analysis on manifolds,optimization on manifolds, Riemannian manifolds and kernel methods, and dictionary learning and sparse coding on manifolds. Examples of applications include novel algorithms for Monte Carlo sampling and Gaussian Mixture Model fitting, 3D brain image analysis,image classification, action recognition, and motion tracking. PDF, 05.10.2016.
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Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications (2016)
DE PB NWISBN: 9783319450261 bzw. 3319450263, in Deutsch, Springer International Publishing, Taschenbuch, neu.
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Gebr. - Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications: For Machine Learning, Computer Vision, Statistics, and Optimization (Advances in (2016)
DE NWISBN: 9783319450254 bzw. 3319450255, in Deutsch, neu.
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Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications
DE NW EB DLISBN: 9783319450261 bzw. 3319450263, in Deutsch, Springer Shop, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications (2016)
DE NW EBISBN: 9783319450261 bzw. 3319450263, in Deutsch, Springer, neu, E-Book.
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Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications (2016)
DE NW EBISBN: 9783319450261 bzw. 3319450263, in Deutsch, Springer, neu, E-Book.
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Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications - For Machine Learning, Computer Vision, Statistics, and Optimization
DE HC NWISBN: 9783319450254 bzw. 3319450255, in Deutsch, Springer-Verlag Gmbh, gebundenes Buch, neu.
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Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications (2016)
DE NW EB DLISBN: 9783319450261 bzw. 3319450263, in Deutsch, neu, E-Book, elektronischer Download.
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10
Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications
DE NW EBISBN: 9783319450254 bzw. 3319450255, in Deutsch, Springer International Publishing, neu, E-Book.
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