Accelerated Optimization for Machine Learning

Langue : anglais

Edité par Springer Nature Singapore Mai 2020, 2020

9811529094 / 9789811529092

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 thealgorithms 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 asfor graduate students and researchers wanting to grasp the frontiers of optimization in machine learning in a short time. 300 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9789811529092

Titre
Accelerated Optimization for Machine Learning
Auteur
Zhouchen Lin
Éditeur
Springer Nature Singapore Mai 2020
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
9811529094
ISBN à 13 chiffres
9789811529092
Poids de l'article
617 grammes
Dimensions
241x160x22 mm

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