Log-Linear Models, Extensions, and Applications
-
- Taschenbuch
- eBook ausgewählt
-
Form:Einzelkauf Download
-
Sprache:Englisch
94,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
ePUB 3
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Ja
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
25.12.2018
Herausgeber
Aleksandr Aravkin + weitereVerlag
Mit PressSeitenzahl
214 (Printausgabe)
Dateigröße
18992 KB
Sprache
Englisch
EAN
9780262351614
Log-linear models play a key role in modern big data and machine learning applications. From simple binary classification models through partition functions, conditional random fields, and neural nets, log-linear structure is closely related to performance in certain applications and influences fitting techniques used to train models. This volume covers recent advances in training models with log-linear structures, covering the underlying geometry, optimization techniques, and multiple applications. The first chapter shows readers the inner workings of machine learning, providing insights into the geometry of log-linear and neural net models. The other chapters range from introductory material to optimization techniques to involved use cases. The book, which grew out of a NIPS workshop, is suitable for graduate students doing research in machine learning, in particular deep learning, variable selection, and applications to speech recognition. The contributors come from academia and industry, allowing readers to view the field from both perspectives.
Contributors Aleksandr Aravkin, Avishy Carmi, Guillermo A. Cecchi, Anna Choromanska, Li Deng, Xinwei Deng, Jean Honorio, Tony Jebara, Huijing Jiang, Dimitri Kanevsky, Brian Kingsbury, Fabrice Lambert, Aurélie C. Lozano, Daniel Moskovich, Yuriy S. Polyakov, Bhuvana Ramabhadran, Irina Rish, Dimitris Samaras, Tara N. Sainath, Hagen Soltau, Serge F. Timashev, Ewout van den Berg
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice