Accelerated Optimization for Machine Learning
Zhouchen Lin
Verkauft von BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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In den Warenkorb legenThis 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. 275 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9789811529122
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 asfor graduate students and researchers wanting to grasp the frontiers of optimization in machine learning in a short time.
Zhouchen Lin is a leading expert in the fields of machine learning and computer vision. He is currently a Professor at the Key Laboratory of Machine Perception (Ministry of Education), School of EECS, Peking University. He served as an area chair for several prestigious conferences, including CVPR, ICCV, ICML, NIPS, AAAI and IJCAI. He is an associate editor of the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence and the International Journal of Computer Vision. He is a Fellow of IAPR and IEEE.
Huan Li received his Ph.D. degree in machine learning from Peking University in 2019. He is currently an Assistant Professor at the College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics. His current research interests include optimization and machine learning.
Cong Fang received his Ph.D. degree from Peking University in 2019. He is currently a Postdoctoral Researcher at Princeton University. His research interests include machine learning and optimization.
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Inhaltsverzeichnis
Geltungsbereich
Vertragsschluss
Widerrufsrecht
Preise und Zahlungsbedingungen
Liefer- und Versandbedingungen
Eigentumsvorbehalt
Mängelhaftung
Anwendbares Recht
Gerichtsstand
Alternative Streitbeilegung
Widerrufsbelehrung & Widerrufsformular
Verbrauchern steht ein Widerrufsrecht nach folgender Maßgabe zu, wobei Verbraucher jede natürliche Person ist, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können:
A. Widerrufsbelehrung
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
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Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns (BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K., De-Gasperi-Str. 8, 51469 Bergisch Gladbach, Deutschland, Tel.: +49(0)22028659300, Fax: +49(0)22028659301, E-Mail: info@buchweltweit.de) mittels einer eindeutigen Erklärung (z. B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist.
Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
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Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
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De-Gasperi-Str. 8
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