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Perturbations, Optimization, and Statistics (Neural Information Processing series)
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Play and Creativity in Psychotherapy
Buch 58 von 87: Norton Series on Interpersonal NeurobiologyAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Play and Creativity in Psychotherapy
Buch 58 von 87: Norton Series on Interpersonal NeurobiologyAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Play and Creativity in Psychotherapy
Buch 58 von 87: Norton Series on Interpersonal NeurobiologyAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Play and Creativity in Psychotherapy
Buch 58 von 87: Norton Series on Interpersonal NeurobiologyAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Play and Creativity in Psychotherapy
Buch 58 von 87: Norton Series on Interpersonal NeurobiologyAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Perturbations, Optimization, and Statistics
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Perturbations, Optimization, and Statistics (Neural Information Processing series)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Perturbations, Optimization, and Statistics
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Perturbations, Optimization, and Statistics
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Perturbations, Optimization, and Statistics (Neural Information Processing series)
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Perturbations, Optimization, and Statistics
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Perturbations, Optimization, and Statistics (Neural Information Processing series)
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Perturbations, Optimization, and Statistics
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Perturbations, Optimization, and Statistics
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Perturbations, Optimization, and Statistics (Neural Information Processing series)
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Play and Creativity in Psychotherapy (Norton Series on Interpersonal Neurobiology)
Buch 58 von 87: Norton Series on Interpersonal NeurobiologyAnbieter: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, USA
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Play & Creativity in Psychotheraphy.
Anbieter: Antikvariat Faust, Göteborg, Schweden
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W. W. Norton & Co.New York 2018. xiv, 384 pp. Hardcover with d/w. Fine condition. ISBN 978-0-393-7117-4.
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Perturbations, Optimization, and Statistics
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Perturbations, Optimization, and Statistics
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Perturbations, Optimization, and Statistics (Neural Information Processing series)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Perturbations, Optimization, and Statistics
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Tamir Hazan is Assistant Professor at Technion, Israel Institute of Technology.George Papandreou is a Research Scientist for Google, Inc.Daniel Tarlow is a Researcher at Microsoft Research Cambridge, UK.A description of perturbation-b.
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Perturbations, Optimization, and Statistics
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A description of perturbation-based methods developed in machine learning to augment novel optimization methods with strong statistical guarantees.In nearly all machine learning, decisions must be made given current knowledge. Surprisingly, making what is believed to be the best decision is not always the best strategy, even when learning in a supervised learning setting. An emerging body of work on learning under different rules applies perturbations to decision and learning procedures. These methods provide simple and highly efficient learning rules with improved theoretical guarantees. This book describes perturbation-based methods developed in machine learning to augment novel optimization methods with strong statistical guarantees, offering readers a state-of-the-art overview.Chapters address recent modeling ideas that have arisen within the perturbations framework, including Perturb & MAP, herding, and the use of neural networks to map generic noise to distribution over highly structured data. They describe new learning procedures for perturbation models, including an improved EM algorithm and a learning algorithm that aims to match moments of model samples to moments of data. They discuss understanding the relation of perturbation models to their traditional counterparts, with one chapter showing that the perturbations viewpoint can lead to new algorithms in the traditional setting. And they consider perturbation-based regularization in neural networks, offering a more complete understanding of dropout and studying perturbations in the context of deep neural networks.
