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convex optimization algorithms complexity von bubeck sébastien (13 Ergebnisse)
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Convex Optimization: Algorithms and Complexity (Foundations and Trends(r) in Machine Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Convex Optimization : Algorithms and Complexity
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Convex Optimization: Algorithms and Complexity (Foundations and Trends(r) in Machine Learning)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Convex Optimization : Algorithms and Complexity
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Convex Optimization : Algorithms and Complexity
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Convex Optimization : Algorithms and Complexity
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Convex Optimization: Algorithms and Complexity
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Convex Optimization: Algorithms and Complexity (Foundations and Trends(r) in Machine Learning)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Convex Optimization: Algorithms and Complexity
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Convex Optimization : Algorithms and Complexity
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This monograph presents the main complexity theorems in convex optimization and their corresponding algorithms. It begins with the fundamental theory of black-box optimization and proceeds to guide the reader through recent advances in structural optimization and stochastic optimization. The presentation of black-box optimization, strongly influenced by the seminal book by Nesterov, includes the analysis of cutting plane methods, as well as (accelerated) gradient descent schemes. Special attention is also given to non-Euclidean settings (relevant algorithms include Frank-Wolfe, mirror descent, and dual averaging), and discussing their relevance in machine learning. The text provides a gentle introduction to structural optimization with FISTA (to optimize a sum of a smooth and a simple non-smooth term), saddle-point mirror prox (Nemirovski's alternative to Nesterov's smoothing), and a concise description of interior point methods. In stochastic optimization it discusses stochastic gradient descent, mini-batches, random coordinate descent, and sublinear algorithms. It also briefly touches upon convex relaxation of combinatorial problems and the use of randomness to round solutions, as well as random walks based methods.
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Convex Optimization: Algorithms and Complexity (Foundations and Trends in Machine Learning)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Convex Optimization: Algorithms and Complexity (Foundations and Trends in Machine Learning)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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