Titel: A Machine Learning Solutions for Inverse Problems: Volume 26 (Handbook of Numerical Analysis, 26)
Verlag: Academic Press
Erscheinungsjahr: 2025
Sprache: Englisch
ISBN-10: 044341789X
ISBN-13: 9780443417894
Einband: Hardcover
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Machine Learning Solutions for Inverse Problems: Part A, Volume 26 in the Handbook of Numerical Analysis, highlights new advances in the field, with this new volume presenting interesting chapters on a variety of timely topics, including Data-Driven Approaches for Generalized Lasso Problems, Implicit Regularization of the Deep Inverse Prior via (Inertial) Gradient Flow, Generalized Hardness of Approximation, Hallucinations, and Trustworthiness in Machine Learning for Inverse Problems, Energy-Based Models for Inverse Imaging Problems, Regularization Theory of Stochastic Iterative Methods for Solving Inverse Problems, and more.

Other sections cover Advances in Identifying Differential Equations from Noisy Data Observations, The Complete Electrode Model for Electrical Impedance Tomography: A Comparative Study of Deep Learning and Analytical Methods, Learned Iterative Schemes: Neural Network Architectures for Operator Learning, Jacobian-Free Backpropagation for Unfolded Schemes with Convergence Guarantees, and Operator Learning Meets Inverse Problems: A Probabilistic Perspective

�ber die Autorinnen und Autoren

Andreas Hauptmann received his PhD in 2017 from the University of Helsinki in Applied Mathematics. He currently holds a position as Academy Research Fellow and Associate Professor (tenure track) of Computational Mathematics at the Research Unit of Mathematical Sciences, University of Oulu, and as Honorary Associate Professor at the Department of Computer Science, University College London. His research interest is in inverse problems and tomographic imaging, with a focus on combining model-based inversion techniques with data-driven methods and the study of their theoretical properties.

Bangti Jin received a PhD in Mathematics from The Chinese University
of Hong Kong, Hong Kong in 2008. Previously, he was Lecturer and Reader, and Professor at Department of Computer Science, University
College London (2014-2022), an assistant professor of Mathematics at the University of California, Riverside (2013–2014), a visiting assistant professor at Texas A&M University (2010–2013), an Alexandre von Humboldt Postdoctoral Researcher at University of Bremen (2009–2010). Currently he is Professor of Mathematics, Global STEM Scholar, at The Chinese University of Hong Kong. His research interests include inverse problems, numerical analysis and machine learning.

Carola-Bibiane Sch�nlieb graduated from the Institute for Mathematics, University of Salzburg (Austria) in 2004. From 2004 to 2005 she held a teaching position in Salzburg. She received her PhD degree from the University of Cambridge (UK) in 2009. After one year of postdoctoral activity at the University of G�ttingen (Germany), she became a Lecturer at Cambridge in 2010, promoted to Reader in 2015 and promoted to Professor in 2018. Since 2011 she is a fellow of Jesus College Cambridge. She currently is Professor of Applied Mathematics (2006) at the University of Cambridge where she is head of the Cambridge Image Analysis group. Her current research interests focus on variational methods, partial differential equations and machine learning for image analysis, image processing and inverse imaging problems.

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Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr�gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St�ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, Books Puddle, 244 Madison Ave, Suite # 405, 10016, New York, New York, U.S.A., +1 7183015977, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

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