基本信息
- 作者： （美）Irina Rish（伊琳娜 里什）, Genady Ya. Grabarnik（贾纳德里 亚 格拉巴尔尼克）
- 译者： 栾悉道等
- 丛书名： 经典译丛·信息与通信技术
- 出版社：电子工业出版社
- ISBN：9787121333569
- 上架时间：2018-1-20
- 出版日期：2018 年1月
- 开本：16开
- 页码：184
- 版次：1-1
- 所属分类：计算机 > 计算机科学理论与基础知识 > 计算理论 > 算法
教材 > 计算机教材 > 本科/研究生 > 计算机专业教材 > 计算机基础课程 > 算法与数学基础
编辑推荐
本书适合信息与信号处理、图像处理等专业的高校研究生以及科研机构相关研究人员使用。
内容简介
书籍
计算机书籍
内容简介：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最根本的特点。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最近的理论成果。该书将带读者了解稀疏建模有关的最新进展，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最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最新算法。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、最新的算法与方法，以及实际应用；● 描述了流行的强化稀疏方法，如l0与l1范数最小化；● 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。
计算机书籍
内容简介：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最根本的特点。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最近的理论成果。该书将带读者了解稀疏建模有关的最新进展，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最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最新算法。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、最新的算法与方法，以及实际应用；● 描述了流行的强化稀疏方法，如l0与l1范数最小化；● 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。
目录
第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
第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范数最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
第3章 理论结果（确定性部分）
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
第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范数最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
第3章 理论结果（确定性部分）
