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Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization - Sohail Bahmani - cover
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Descrizione


This thesis demonstrates techniques that provide faster and more accurate solutions to a variety of problems in machine learning and signal processing. The author proposes a "greedy" algorithm, deriving sparse solutions with guarantees of optimality. The use of this algorithm removes many of the inaccuracies that occurred with the use of previous models.
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Dettagli

Springer Theses
2013
Hardback
107 p.
Testo in English
235 x 155 mm
9783319018805
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