高維數據分析中的張量學習理論與演算法研究鄧小武 9787522901077 【台灣高等教育出版社】

Name: 高維數據分析中的張量學習理論與演算法研究 鄧小武 9787522901077 【台灣高等教育出版社】
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書名：高維數據分析中的張量學習理論與演算法研究
ISBN：9787522901077
出版社：中國紡織有限公司
著編譯者：鄧小武
頁數：200
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1620063
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內容簡介

現實世界中許多數據以複雜高維形式星現，數據包含非常多的屬性或特徵，對傳統的機器學習是巨大的挑戰。為此，本書展開了張量理論、演算法及其應用研究。本書首先系統地介紹了張量理論的一些基本概念、基本操作、經典張量分解以及經典張量演算法，其次討論了支持張量數據描述和核支持張量數據描述、OCSTuM和GA-OCSTuM方法、極限張量學習演算法、核支持張量環機，最後對該領域未來的發展應用前景做了總結與展望。

作者簡介

鄧小武，博士，副教授，碩士研究生導師，中國計算機學會會員，中國高校計算機教育MOOC聯盟湖南省地區工作委員會會員，廣東省自然科學基金評審專家，醫養健康智能感知與計算懷化市重點實驗室負責人。主要研究方向為張量學習、深度學習、物聯網技術、嵌入式智能技術、工業大數據。近年來，在國內外核心期刊發表論文10餘篇，其中SCI一區、二區論文多篇，授權發明專利6項。

第1章緒論
1 1 研究背景及意義
1 2 張量學習演算法研究進展
1 3 張量應用研究
1 4 本書主要研究內容
第2章張量代數基礎理論
2 1 張量分解理論
2 2 t-product張量框架
2 3 張量學習演算法
2 4 本章小結
第3章基於支持張量描述演算法的感知數據異常檢測
3 1 引言
3 2 支持張量數據描述
3 3 核支持張量數據描述
3 4 實驗及分析
3 5 本章小結
第4章基於張量Tucker學習機的感測器大數據異常檢測
4 1 引言
4 2 張量Tucker學習機
4 3 基於遺傳演算法的Tucker學習機
4 4 實驗研究
4 5 本章小結
第5章基於極限張量學習機的數據分類
5 1 引言
5 2 極限張量學習機
5 3 實驗評估
5 4 本章小結
第6章核支持張量環機
6 1 張量圖形表示
6 2 Tensor-Train分解和Tensor-Ring分解
6 3 基於Tensor-Ring的核方法
6 4 實驗研究
6 5 結論
第7章結論與展望
7 1 研究總結
7 2 研究展望
參考文獻
附錄張量軟體
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