Data-driven Models in Inverse Problems (eBook)
508 Seiten
Walter de Gruyter GmbH & Co.KG (Verlag)
978-3-11-125129-5 (ISBN)
Advances in learning-based methods are revolutionizing several fields in applied mathematics, including inverse problems, resulting in a major paradigm shift towards data-driven approaches. This volume, which is inspired by this cutting-edge area of research, brings together contributors from the inverse problem community and shows how to successfully combine model- and data-driven approaches to gain insight into practical and theoretical issues.
Erscheint lt. Verlag | 18.11.2024 |
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Reihe/Serie | ISSN | Radon Series on Computational and Applied Mathematics |
Zusatzinfo | 36 b/w and 80 col. ill. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Mathematik / Informatik ► Mathematik | |
Schlagworte | Computergestützte Bildgebung • computerized imaging • deep neural networks • Numerical methods for inverse problems • Numerische Methoden für inverse Probleme • Regularisierung inverser Probleme • Regularization of inverse problems • Signal Processing • Signalverarbeitung • TIEFE NEURONALE NETZE |
ISBN-10 | 3-11-125129-2 / 3111251292 |
ISBN-13 | 978-3-11-125129-5 / 9783111251295 |
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Größe: 38,1 MB
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