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Variational Bayesian Learning Theory - Nakajima, Shinichi

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Présentation Variational Bayesian Learning Theory Format Relié
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Livre Informatique - Nakajima, Shinichi - 01/06/2019 - Relié - Langue : Anglais

Auteur(s) : Nakajima, Shinichi - Sugiyama, Masashi - Watanabe, Kazuho

Editeur : Cambridge University Press

Langue : Anglais

Parution : 01/06/2019

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 560

Expédition : 1052

Dimensions : 23.5 x 15.7 x 3.7

ISBN : 1107076153

Biographie:
Shinichi Nakajima is a senior researcher at Technische Universit?t Berlin. His research interests include the theory and applications of machine learning, and he has published papers at numerous conferences and in journals such as the Journal of Machine Learning Research, the Machine Learning Journal, Neural Computation, and IEEE Transactions on Signal Processing. He currently serves as an area chair for NIPS and an action Editor for Digital Signal Processing.

Sommaire:
1. Bayesian learning; 2. Variational Bayesian learning; 3. VB algorithm for multi-linear models; 4. VB Algorithm for latent variable models; 5. VB algorithm under No Conjugacy; 6. Global VB solution of fully observed matrix factorization; 7. Model-induced regularization and sparsity inducing mechanism; 8. Performance analysis of VB matrix factorization; 9. Global solver for matrix factorization; 10. Global solver for low-rank subspace clustering; 11. Efficient solver for sparse additive matrix factorization; 12. MAP and partially Bayesian learning; 13. Asymptotic Bayesian learning theory; 14. Asymptotic VB theory of reduced rank regression; 15. Asymptotic VB theory of mixture models; 16. Asymptotic VB theory of other latent variable models; 17. Unified theory.

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