lyanngoc.ly
New member
[Đừng Chần Chừ - Mua Ngay Để Nhận Nhiều Ưu Đãi!]: (https://shorten.asia/cJzJ2ffG)
** Những tiến bộ thuật toán trong hình học và ứng dụng Riemannian **
** Hashtags: ** #RiemAnnIangety #
** Tóm tắt: ** Cuốn sách này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về những tiến bộ gần đây trong hình học Riemannian thuật toán, với các ứng dụng để học máy, tầm nhìn máy tính, thống kê và tối ưu hóa.Cuốn sách bao gồm một loạt các chủ đề, bao gồm học tập đa dạng, học sâu hình học, tối ưu hóa Riemannian và thống kê hình học.Nó cũng bao gồm một số nghiên cứu trường hợp chứng minh những lợi ích thực tế của việc sử dụng hình học Riemannian trong các ứng dụng này.
**Bài báo:**
Hình học Riemannian là một nhánh của hình học khác biệt mà các nghiên cứu đa dạng với số liệu Riemannian.Các đa dạng của Riemannian là một khung cảnh tự nhiên cho nhiều vấn đề học máy, tầm nhìn máy tính, thống kê và tối ưu hóa, vì chúng cung cấp một cấu trúc hình học phong phú có thể được khai thác để phát triển các thuật toán hiệu quả.
Trong những năm gần đây, đã có một mối quan tâm ngày càng tăng đối với các tiến bộ thuật toán trong hình học Riemannian.Cuốn sách này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về nghiên cứu này, tập trung vào các ứng dụng để học máy, tầm nhìn máy tính, thống kê và tối ưu hóa.
Cuốn sách được chia thành bốn phần.Phần đầu tiên giới thiệu các khái niệm cơ bản về hình học Riemannian và thảo luận về các ứng dụng của họ để học máy, tầm nhìn máy tính, thống kê và tối ưu hóa.Phần thứ hai bao gồm học tập đa dạng, là một gia đình các kỹ thuật để học cấu trúc hình học của dữ liệu.Phần thứ ba thảo luận về việc học sâu về hình học, đây là một lớp các mô hình học tập sâu được thiết kế để hoạt động trên các đa tạp của Riemannian.Phần thứ tư bao gồm các thống kê hình học và tối ưu hóa Riemannian, là hai lĩnh vực nghiên cứu quan trọng đã được phát triển bằng hình học Riemannian.
Cuốn sách kết luận với một số nghiên cứu trường hợp chứng minh những lợi ích thực tế của việc sử dụng hình học Riemannian trong các ứng dụng này.Những nghiên cứu trường hợp này bao gồm:
* Sử dụng đa tạp Riemannian để tìm hiểu hình học của hình ảnh để nhận dạng đối tượng
* Sử dụng đa tạp Riemannian để tìm hiểu hình dạng đồ thị để phân tích mạng xã hội
* Sử dụng đa tạp Riemannian để tìm hiểu hình dạng dữ liệu để phân cụm và giảm kích thước
* Sử dụng đa tạp Riemannian để phát triển các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả cho học máy và thống kê
Cuốn sách này là một nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà nghiên cứu và các học viên quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về những tiến bộ mới nhất trong hình học thuật toán Riemannian và các ứng dụng của nó.
=======================================
[Đừng Chần Chừ - Mua Ngay Để Nhận Nhiều Ưu Đãi!]: (https://shorten.asia/cJzJ2ffG)
=======================================
**Algorithmic Advances in Riemannian Geometry and Applications**
**Hashtags:** #RiemannianGeometry #Machinelearning #ComputerVision
**Summary:** This book provides a comprehensive overview of recent advances in algorithmic Riemannian geometry, with applications to machine learning, computer vision, statistics, and optimization. The book covers a wide range of topics, including manifold learning, geometric deep learning, Riemannian optimization, and geometric statistics. It also includes a number of case studies that demonstrate the practical benefits of using Riemannian geometry in these applications.
**Article:**
Riemannian geometry is a branch of differential geometry that studies manifolds with a Riemannian metric. Riemannian manifolds are a natural setting for many machine learning, computer vision, statistics, and optimization problems, as they provide a rich geometric structure that can be exploited to develop efficient algorithms.
In recent years, there has been a growing interest in algorithmic advances in Riemannian geometry. This book provides a comprehensive overview of this research, with a focus on applications to machine learning, computer vision, statistics, and optimization.
The book is divided into four parts. The first part introduces the basic concepts of Riemannian geometry and discusses their applications to machine learning, computer vision, statistics, and optimization. The second part covers manifold learning, which is a family of techniques for learning the geometric structure of data. The third part discusses geometric deep learning, which is a class of deep learning models that are designed to operate on Riemannian manifolds. The fourth part covers Riemannian optimization and geometric statistics, which are two important areas of research that have been developed using Riemannian geometry.
The book concludes with a number of case studies that demonstrate the practical benefits of using Riemannian geometry in these applications. These case studies include:
* Using Riemannian manifolds to learn the geometry of images for object recognition
* Using Riemannian manifolds to learn the geometry of graphs for social network analysis
* Using Riemannian manifolds to learn the geometry of data for clustering and dimensionality reduction
* Using Riemannian manifolds to develop efficient optimization algorithms for machine learning and statistics
This book is a valuable resource for researchers and practitioners who are interested in learning more about the latest advances in algorithmic Riemannian geometry and its applications.
=======================================
[Đặt Mua Ngay, Rinh Ngay Quà Tặng Đặc Biệt!]: (https://shorten.asia/cJzJ2ffG)
