Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning : Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications / Cheng, Lei/ Chen, Zhongtao/ Wu, Yik-Chung

ホーム
> 洋書
> ドイツ書
> Mathematics, Sciences & Technology
> Technology
> electronics, electrical engineering, telecommunications

Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning : Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications

個数：

Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning : Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications

Cheng, Lei/ Chen, Zhongtao/ Wu, Yik-Chung

ウェブストア価格 ¥32,887（本体¥29,898）
Springer International Publishing AG（2024/02発売）
外貨定価 UK£ 109.99
ポイント 298pt

在庫がございません。海外の書籍取次会社を通じて出版社等からお取り寄せいたします。
通常6～9週間ほどで発送の見込みですが、商品によってはさらに時間がかかることもございます。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合がございます。
2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 183 p.
言語 ENG
商品コード 9783031224409

Full Description

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.