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发表于2024-12-23
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店铺: 义博图书专营店
出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121333569
商品编码:25047304525
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具体描述
YL13112 9787121333569 9787115472618
稀疏建模理论、算法及其应用稀疏建模与现代统计学、信号处理、机器学习联系密切,可以实现从相对较少的观测数据精确复原待估信号,广泛应用于图像重构、数据的参数学习模型、故障诊断、模式识别与雷达信号处理等领域。本书详细讨论了稀疏建模的相关内容,包括对稀疏解产生的问题描述、寻找稀疏解的求解算法、稀疏复原的理论成果以及应用实例等。封底文字:稀疏模型在一些科学应用领域(如基因或神经成像数据中的生物标记发现)特别有用,预测模型的可解译性是其根本的特点。稀疏性可以极大地提高信号处理的成本效益。《稀疏建模理论、算法及其应用》一书提供了对稀疏建模领域的介绍,包括应用实例、产生稀疏解的问题描述、用于寻找稀疏解的算法以及稀疏复原领域中近的理论成果。该书将带读者了解稀疏建模有关的新进展,增加对该领域的理解,激发在该领域深入学习的兴趣。在本书中,作者首先提出引导性示例,并对稀疏建模领域的关键新进展进行较高层次的探索。然后,该书描述了常用的强化稀疏的工具中涉及的优化问题,给出了本质性的理论结果,并讨论了若干寻找稀疏解的新算法。作者接下来研究了稀疏复原问题,将基本形式扩展到更复杂的结构性稀疏问题与不同的损失函数。该过程也检验了一类特定的稀疏图形模型,并涵盖了字典学习与稀疏矩阵分解内容。本书特色● 介绍了稀疏建模与信号复原中的一些关键概念与主要结果;● 涵盖了稀疏建模的基本理论、新的算法与方法,以及实际应用;● 描述了流行的强化稀疏方法,如l0与l1范数小化;● 研究了稀疏建模领域中若干快速发展的子领域,如稀疏高斯马尔可夫随机场、结构性稀疏、字典学习与稀疏矩阵分解。1章 导论
1.1 引导性示例
1.1.1 计算机网络诊断
1.1.2 神经影像分析
1.1.3 压缩感知
1.2 稀疏复原简介
1.3 统计学习与压缩感知
1.4 总结与参考书目
2章 稀疏复原:问题描述
2.1 不含噪稀疏复原
2.2 近似
2.3 凸性: 简要回顾
2.4 问题(P0)的松弛
2.5 lq-正则函数对解的稀疏性的影响
2.6 l1范数小化与线性规划的等价性
2.7 含噪稀疏复原
2.8 稀疏复原问题的统计学视角
2.9 扩展LASSO:其他损失函数与正则函数
2.10 总结与参考书目
3章 理论结果(确定性部分)
3.1 采样定理
3.2 令人惊讶的实验结果
3.3 从不完全频率信息中进行信号复原
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