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Machine Learning Solutions for Inverse Problems: Part A: Volume 26
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Machine Learning Solutions for Inverse Problems: Part A: Volume 26
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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A Machine Learning Solutions for Inverse Problems
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. Provides the authority and expertise of leading contributors from an international board of authorsPresents the latest release in the Handbook of Numerical Analysis seriesUpdated release includes the latest information on th.
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Machine Learning Solutions for Inverse Problems: Part A
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science Publishing Co Inc Okt 2025, 2025
ISBN 10: 044341789X ISBN 13: 9780443417894
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Machine Learning Solutions for Inverse Problems: Part A: Volume 26
Anbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Machine Learning Solutions for Inverse Problems: Part A (Hardcover)
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science Publishing Co Inc, San Diego, 2025
ISBN 10: 044341789X ISBN 13: 9780443417894
Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: new. Hardcover. 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 This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
