Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning - Lei Cheng, Zhongtao Chen, Yik-Chung Wu

Blick ins Buch

Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning (eBook)

Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications

Lei Cheng, Zhongtao Chen, Yik-Chung Wu (Autoren)

eBook Download: PDF

2023 | 1. Auflage
X, 185 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-22438-6 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Ebook-Leseprobe (PDF)

This book presents recent advances of Bayesian inference in structured tensor decompositions. It explains how Bayesian modeling and inference lead to tuning-free tensor decomposition algorithms, which achieve state-of-the-art performances in many applications, including

blind source separation;
social network mining;
image and video processing;
array signal processing; and,
wireless communications.

The book begins with an introduction to the general topics of tensors and Bayesian theories. It then discusses probabilistic models of various structured tensor decompositions and their inference algorithms, with applications tailored for each tensor decomposition presented in the corresponding chapters. The book concludes by looking to the future, and areas where this research can be further developed.

Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning is suitable for postgraduates and researchers with interests in tensor data analytics and Bayesian methods.

Erscheint lt. Verlag	16.2.2023
Zusatzinfo	X, 183 p. 61 illus., 41 illus. in color.
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
Themenwelt	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
Schlagworte	Automatic Rank Determination • Bayesian inference • Bayesian modeling • Structured Tensor Decomposition • Tensor Rank • Tensor Signal Processing
ISBN-10	3-031-22438-8 / 3031224388
ISBN-13	978-3-031-22438-6 / 9783031224386

Haben Sie eine Frage zum Produkt?

PDF (Wasserzeichen)
Größe: 3,6 MB

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Print-Ausgabe

Buch | Hardcover

139,09 €