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Provable and Practical Algorithms for Non-Convex Problems in Machine Learning

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자료유형E-Book
개인저자Yuan, Yang.
단체저자명Cornell University. Computer Science.
서명/저자사항Provable and Practical Algorithms for Non-Convex Problems in Machine Learning.
발행사항[S.l.] : Cornell University., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항204 p.
소장본 주기School code: 0058.
ISBN9780438026636
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-10(E), Section: B.
Adviser: Robert David Kleinberg.
요약Machine learning has become one of the most exciting research areas in the world, with various applications. However, there exists a noticeable gap between theory and practice. On one hand, a simple algorithm like stochastic gradient descent (SG
요약This dissertation is about bridging the gap between theory and practice from two directions. The first direction is "practice to theory", i.e., to explain and analyze the existing algorithms and empirical observations in machine learning. Along
요약The other direction is "theory to practice", i.e., using theoretical tools to obtain new, better and practical algorithms. Along this direction, we introduce a new algorithm Harmonica that uses Fourier analysis and compressed sensing for tuning
일반주제명Computer science.
Artificial intelligence.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-10B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998133

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
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