Accelerated Optimization for Machine Learning

Sprache: Englisch

Verlag: Springer Verlag, Singapore, SG, 2020

9811529094 / 9789811529092

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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.…

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9789811529092

Titel
Accelerated Optimization for Machine Learning
Autor
Zhouchen Lin, Huan Li, Cong Fang
Verlag
Springer Verlag, Singapore, SG
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
9811529094
ISBN-13
9789811529092
Auflage
2020 ed.

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