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Accelerated Optimization for Machine Learning
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Descrizione


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 the algorithms 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 as for graduate students and researchers wanting to grasp the frontiers of optimization in machine learning in a short time.
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Dettagli

2020
Testo in Inglese
Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più
9789811529108

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Formato:

Gli eBook venduti da Feltrinelli.it sono in formato ePub e possono essere protetti da Adobe DRM. In caso di download di un file protetto da DRM si otterrà un file in formato .acs, (Adobe Content Server Message), che dovrà essere aperto tramite Adobe Digital Editions e autorizzato tramite un account Adobe, prima di poter essere letto su pc o trasferito su dispositivi compatibili.

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