稀疏建模理論、算法及其應(yīng)用

定　價(jià)：￥49.00

作　者：	[美] Irina Rish（伊琳娜·里什），Genady Ya.Grabarnik（賈納德里·亞·格拉巴爾尼克）著；欒悉道等譯
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	經(jīng)典譯叢·信息與通信技術(shù)
標(biāo)　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787121333569	出版時(shí)間：	2018-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	184	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　稀疏建模與現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)聯(lián)系密切，可以實(shí)現(xiàn)從相對(duì)較少的觀測(cè)數(shù)據(jù)精確復(fù)原待估信號(hào)，廣泛應(yīng)用于圖像重構(gòu)、數(shù)據(jù)的參數(shù)學(xué)習(xí)模型、故障診斷、模式識(shí)別與雷達(dá)信號(hào)處理等領(lǐng)域。本書詳細(xì)討論了稀疏建模的相關(guān)內(nèi)容，包括對(duì)稀疏解產(chǎn)生的問題描述、尋找稀疏解的求解算法、稀疏復(fù)原的理論成果以及應(yīng)用實(shí)例等。封底文字：稀疏模型在一些科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域（如基因或神經(jīng)成像數(shù)據(jù)中的生物標(biāo)記發(fā)現(xiàn)）特別有用，預(yù)測(cè)模型的可解譯性是其*根本的特點(diǎn)。稀疏性可以極大地提高信號(hào)處理的成本效益。《稀疏建模理論、算法及其應(yīng)用》一書提供了對(duì)稀疏建模領(lǐng)域的介紹，包括應(yīng)用實(shí)例、產(chǎn)生稀疏解的問題描述、用于尋找稀疏解的算法以及稀疏復(fù)原領(lǐng)域中*近的理論成果。該書將帶讀者了解稀疏建模有關(guān)的*新進(jìn)展，增加對(duì)該領(lǐng)域的理解，激發(fā)在該領(lǐng)域深入學(xué)習(xí)的興趣。在本書中，作者首先提出引導(dǎo)性示例，并對(duì)稀疏建模領(lǐng)域的關(guān)鍵*新進(jìn)展進(jìn)行較高層次的探索。然后，該書描述了常用的強(qiáng)化稀疏的工具中涉及的優(yōu)化問題，給出了本質(zhì)性的理論結(jié)果，并討論了若干尋找稀疏解的*新算法。作者接下來研究了稀疏復(fù)原問題，將基本形式擴(kuò)展到更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)性稀疏問題與不同的損失函數(shù)。該過程也檢驗(yàn)了一類特定的稀疏圖形模型，并涵蓋了字典學(xué)習(xí)與稀疏矩陣分解內(nèi)容。本書特色● 介紹了稀疏建模與信號(hào)復(fù)原中的一些關(guān)鍵概念與主要結(jié)果；● 涵蓋了稀疏建模的基本理論、*新的算法與方法，以及實(shí)際應(yīng)用；● 描述了流行的強(qiáng)化稀疏方法，如l0與l1范數(shù)*小化；● 研究了稀疏建模領(lǐng)域中若干快速發(fā)展的子領(lǐng)域，如稀疏高斯馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)、結(jié)構(gòu)性稀疏、字典學(xué)習(xí)與稀疏矩陣分解。

作者簡(jiǎn)介

　　Irina Rish：目前是IBM T.J. Watson研究中心的研究人員，她在俄羅斯的Moscow Gubkin Institute獲得應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士學(xué)位，并在加利福尼亞大學(xué)Irvine分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。主要研究領(lǐng)域包括概率推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和信息理論。Genady Grabarnik：現(xiàn)為美國圣約翰大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院助理教授，在美國科學(xué)院獲得博士學(xué)位。欒悉道，長沙學(xué)院副教授，畢業(yè)于國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位，主要研究領(lǐng)域?yàn)椋憾嗝襟w信息系統(tǒng)、圖像處理。王衛(wèi)威，畢業(yè)于國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位，主要研究領(lǐng)域?yàn)椋盒盘?hào)稀疏表示，壓縮感知與圖像處理。謝毓湘：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)副教授，畢業(yè)于國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位，主要研究領(lǐng)域?yàn)椋憾嗝襟w信息系統(tǒng)、圖像處理。魏迎梅：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授，畢業(yè)于國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位，主要研究領(lǐng)域?yàn)椋禾摂M現(xiàn)實(shí)、大數(shù)據(jù)分析與處理。

圖書目錄

第1章導(dǎo)論
1．1 引導(dǎo)性示例
1．1．1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)診斷
1．1．2 神經(jīng)影像分析
1．1．3 壓縮感知
1．2 稀疏復(fù)原簡(jiǎn)介
1．3 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與壓縮感知
1．4 總結(jié)與參考書目
第2章稀疏復(fù)原：?jiǎn)栴}描述
2．1 不含噪稀疏復(fù)原
2．2 近似
2．3 凸性：簡(jiǎn)要回顧
2．4 問題（P0）的松弛
2．5 lq-正則函數(shù)對(duì)解的稀疏性的影響
2．6 l1范數(shù)最小化與線性規(guī)劃的等價(jià)性
2．7 含噪稀疏復(fù)原
2．8 稀疏復(fù)原問題的統(tǒng)計(jì)學(xué)視角
2．9 擴(kuò)展LASSO：其他損失函數(shù)與正則函數(shù)
2．10 總結(jié)與參考書目
第3章理論結(jié)果（確定性部分）
3．1 采樣定理
3．2 令人驚訝的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3．3 從不完全頻率信息中進(jìn)行信號(hào)復(fù)原
3．4 互相關(guān)
3．5 Spark與問題（P0）解的唯一性
3．6 零空間性質(zhì)與問題（P1）解的唯一性
3．7 有限等距性質(zhì)
3．8 最壞情況下精確復(fù)原問題的平方根瓶頸
3．9 基于RIP的精確重構(gòu)
3．10 總結(jié)與參考書目第4章理論結(jié)果（概率部分）
4．1 RIP何時(shí)成立？
4．2 Johnson-Lindenstrauss引理與亞高斯隨機(jī)矩陣的RIP
4．2．1 Johnson-Lindenstrauss集中不等式的證明
4．2．2 具有亞高斯隨機(jī)元素的矩陣的RIP
4．3 滿足RIP的隨機(jī)矩陣
4．3．1 特征值與RIP
4．3．2 隨機(jī)向量，等距隨機(jī)向量
4．4 具有獨(dú)立有界行的矩陣與具有傅里葉變換隨機(jī)行的矩陣的RIP
4．4．1 URI的證明
4．4．2 一致大數(shù)定律的尾界
4．5 總結(jié)與參考書目
第5章稀疏復(fù)原問題的算法
5．1 一元閾值是正交設(shè)計(jì)的最優(yōu)方法
5．1．1 l0范數(shù)最小化
5．1．2 l1范數(shù)最小化
5．2 求解l0范數(shù)最小化的算法
5．2．1 貪婪方法綜述
5．3 用于l1范數(shù)最小化的算法
5．3．1 用于求解LASSO的最小角回歸方法
5．3．2 坐標(biāo)下降法
5．3．3 近端方法
5．4 總結(jié)與參考書目
第6章擴(kuò)展LASSO：結(jié)構(gòu)稀疏性
6．1 彈性網(wǎng)
6．1．1 實(shí)際中的彈性網(wǎng)：神經(jīng)成像應(yīng)用
6．2 融合LASSO
6．3 分組LASSO：l1/l2罰函數(shù)
6．4 同步LASSO：l1/l∞罰函數(shù)
6．5 一般化
6．5．1 塊l1/lq范數(shù)及其擴(kuò)展
6．5．2 重疊分組
6．6 應(yīng)用
6．6．1 時(shí)間因果關(guān)系建模
6．6．2 廣義加性模型
6．6．3 多核學(xué)習(xí)
6．6．4 多任務(wù)學(xué)習(xí)
6．7 總結(jié)與參考書目
第7章擴(kuò)展LASSO：其他損失函數(shù)
7．1 含噪觀測(cè)情況下的稀疏復(fù)原
7．2 指數(shù)族、 GLM與Bregman散度
7．2．1 指數(shù)族
7．2．2 廣義線性模型
7．2．3 Bregman散度
7．3 具有GLM回歸的稀疏復(fù)原
7．4 總結(jié)與參考書目
第8章稀疏圖模型
8．1 背景
8．2 馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)
8．2．1 馬爾可夫性質(zhì)：更為仔細(xì)的觀察
8．2．2 高斯MRF
8．3 馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)與推斷
8．3．1 學(xué)習(xí)
8．3．2 推斷
8．3．3 例子：神經(jīng)影像應(yīng)用
8．4 學(xué)習(xí)稀疏高斯MRF
8．4．1 稀疏逆協(xié)方差選擇問題
8．4．2 優(yōu)化方法
8．4．3 選擇正則化參數(shù)
8．5 總結(jié)與參考書目
第9章稀疏矩陣分解：字典學(xué)習(xí)與擴(kuò)展
9．1 字典學(xué)習(xí)
9．1．1 問題描述
9．1．2 字典學(xué)習(xí)算法
9．2 稀疏PCA
9．2．1 背景
9．2．2 稀疏PCA：合成視角
9．2．3 稀疏PCA：分析視角
9．3 用于盲源分離的稀疏NMF
9．4 總結(jié)與參考書目
后記
附錄A 數(shù)學(xué)背景
參考文獻(xiàn)