Kernel Mode Decomposition and the Programming of Kernels
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing Dez 2021, 2021
Série : Livre 9 sur 9 - Surveys and Tutorials in the Applied Mathematical Sciences
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This monograph demonstrates a new approach to the classical mode decomposition problem through nonlinear regression models, which achieve near-machine precision in the recovery of the modes. The presentation includes a review of generalized additive models, additive kernels/Gaussian processes, generalized Tikhonov regularization, empirical mode decomposition, and Synchrosqueezing, which are all related to and generalizable under the proposed framework.Although kernel methods have strong theoretical foundations, they require the prior selection of a good kernel. While the usual approach to this kernel selection problem is hyperparameter tuning, the objective of this monograph is to present an alternative (programming) approach to the kernel selection problem while using mode decomposition as a prototypical pattern recognition problem. In this approach, kernels are programmed for the task at hand through the programming of interpretable regression networks in the contextof additive Gaussian processes.It is suitable for engineers, computer scientists, mathematicians, and students in these fields working on kernel methods, pattern recognition, and mode decomposition problems. 128 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783030821708
- Titre
- Kernel Mode Decomposition and the Programming of Kernels
- Auteur
- Houman Owhadi
- Éditeur
- Springer International Publishing Dez 2021
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030821706
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030821708
- Poids de l'article
- 207 grammes
- Dimensions
- 235x155x8 mm
- Série
- Livre 9 sur 9: Surveys and Tutorials in the Applied Mathematical Sciences
This monograph demonstrates a new approach to the classical mode decomposition problem through nonlinear regression models, which achieve near-machine precision in the recovery of the modes. The presentation includes a review of generalized additive models, additive kernels/Gaussian processes, generalized Tikhonov regularization, empirical mode decomposition, and Synchrosqueezing, which are all related to and generalizable under the proposed framework.
Although kernel methods have strong theoretical foundations, they require the prior selection of a good kernel. While the usual approach to this kernel selection problem is hyperparameter tuning, the objective of this monograph is to present an alternative (programming) approach to the kernel selection problem while using mode decomposition as a prototypical pattern recognition problem. In this approach, kernels are programmed for the task at hand through the programming of interpretable regression networks in the context of additive Gaussian processes.
It is suitable for engineers, computer scientists, mathematicians, and students in these fields working on kernel methods, pattern recognition, and mode decomposition problems.
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