Tensor Computation for Data Analysis
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Sep 2021, 2021
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Tensor is a natural representation for multi-dimensional data, and tensor computation can avoid possible multi-linear data structure loss in classical matrix computation-based data analysis.This book is intended to provide non-specialists an overall understanding of tensor computation and its applications in data analysis, and benefits researchers, engineers, and students with theoretical, computational, technical and experimental details. It presents a systematic and up-to-date overview of tensor decompositions from the engineer's point of view, and comprehensive coverage of tensor computation based data analysis techniques. In addition, some practical examples in machine learning, signal processing, data mining, computer vision, remote sensing, and biomedical engineering are also presented for easy understanding and implementation. These data analysis techniques may be further applied in other applications on neuroscience, communication, psychometrics, chemometrics, biometrics, quantum physics, quantum chemistry, etc.The discussion begins with basic coverage of notations, preliminary operations in tensor computations, main tensor decompositions and their properties. Based on them, a series of tensor-based data analysis techniques are presented as the tensor extensions of their classical matrix counterparts, including tensor dictionary learning, low rank tensor recovery, tensor completion, coupled tensor analysis, robust principal tensor component analysis, tensor regression, logistical tensor regression, support tensor machine, multilinear discriminate analysis, tensor subspace clustering, tensor-based deep learning, tensor graphical model and tensor sketch. The discussion also includes a number of typical applications with experimental results, such as image reconstruction, image enhancement, data fusion, signal recovery, recommendation system, knowledge graph acquisition, traffic flow prediction, link prediction, environmental prediction, weather forecasting, background extraction, human pose estimation, cognitive state classification from fMRI, infrared small target detection, heterogeneous information networks clustering, multi-view image clustering, and deep neural network compression.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 360 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783030743857
- Titre
- Tensor Computation for Data Analysis
- Auteur
- Yipeng Liu
- Éditeur
- Springer, Springer Sep 2021
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030743853
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030743857
- Poids de l'article
- 705 grammes
- Dimensions
- 241x160x25 mm
Tensor is a natural representation for multi-dimensional data, and tensor computation can avoid possible multi-linear data structure loss in classical matrix computation-based data analysis.
This book is intended to provide non-specialists an overall understanding of tensor computation and its applications in data analysis, and benefits researchers, engineers, and students with theoretical, computational, technical and experimental details. It presents a systematic and up-to-date overview of tensor decompositions from the engineer's point of view, and comprehensive coverage of tensor computation based data analysis techniques. In addition, some practical examples in machine learning, signal processing, data mining, computer vision, remote sensing, and biomedical engineering are also presented for easy understanding and implementation. These data analysis techniques may be further applied in other applications on neuroscience, communication, psychometrics, chemometrics, biometrics, quantum physics, quantum chemistry, etc. The discussion begins with basic coverage of notations, preliminary operations in tensor computations, main tensor decompositions and their properties. Based on them, a series of tensor-based data analysis techniques are presented as the tensor extensions of their classical matrix counterparts, including tensor dictionary learning, low rank tensor recovery, tensor completion, coupled tensor analysis, robust principal tensor component analysis, tensor regression, logistical tensor regression, support tensor machine, multilinear discriminate analysis, tensor subspace clustering, tensor-based deep learning, tensor graphical model and tensor sketch. The discussion also includes a number of typical applications with experimental results, such as image reconstruction, image enhancement, data fusion, signal recovery, recommendation system, knowledge graph acquisition, traffic flow prediction, link prediction, environmental prediction, weather forecasting, background extraction, human pose estimation, cognitive state classification from fMRI, infrared small target detection, heterogeneous information networks clustering, multi-view image clustering, and deep neural network compression.« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Yipeng Liu received the BSc degree and the PhD degree from University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, in 2006 and 2011, respectively. In 2011, he was a research engineer at Huawei Technologies, Chengdu, China. From 2011 to 2014, he was a postdoctoral research fellow at University of Leuven, Leuven, Belgium. Since 2014, he has been an associate professor with UESTC, Chengdu, China. His main research interest is tensor computation for data analysis. He has authored or co-authored over 70 publications, and held more than 10 patents. He has given tutorials on several international conferences, such as ICIP 2020, SSCI 2020, ISCAS 2019, SiPS 2019, and APSIPA ASC 2019. He has been an associate editor for IEEE Signal Processing Letters.
Zhen Long received the BSc degree in Electronic Information Engineering from the Southwest University of Science and Technology, Mianyang, China, in 2016. From 2016 to now, she is a PhD student with theUniversity of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China. Her research interest is tensor signal processing.
Jiani Liu received the BSc degree in Electronic Information Engineering from University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China, in 2016. From 2016 to now, she is a PhD student with the UESTC, Chengdu, China. Her research interest is tensor for machine learning.
Ce Zhu is currently a professor with the School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China. He had been with Nanyang Technological University, Singapore, for 14 years from 1998 to 2012. His research interests include image/video coding and communications, video analysis, and tensor signal processing. He has served on the editorial boards of a few journals, including as an Associate Editor of IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Circuits andSystems for Video Technology, IEEE Transactions on Broadcasting, IEEE Signal Processing Letters, IEEE Communications Surveys and Tutorials, and as a Guest Editor of IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. He is a Fellow of the IEEE and a CASS Distinguished Lecturer (2019-2020). He currently serves on the ICME Steering Committee.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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