黎曼流形稀疏优化
简介
本书不仅涵盖黎曼流形稀疏优化的算法与应用, 也延伸至若干稀疏优化、深度学习与大模型的前沿内容. 配套的全部实验代码均已整理上传, 读者可前往作者的 GitHub 主页获取.
目录
- 第一部分 基础篇
- 第 1 章 绪论
- 第 2 章 基于稀疏主成分分析的特征选择
- 第 3 章 基于稀疏联邦主成分分析的异常检测
- 第 4 章 基于稀疏正交非负矩阵分解的故障诊断
- 第 5 章 基于稀疏张量相关分析的多视角学习
- 第 6 章 基于稀疏低秩对比学习的特征选择
- 第 1 章 绪论
- 第二部分 进阶篇
- 第 7 章 基于深度张量低秩表示的图像去噪
- 第 8 章 基于深度自适应低秩稀疏的目标检测
- 第 9 章 基于注意力引导深度支持矩阵机的图像分类
- 第 10 章 基于自适应稀疏的大语言模型剪枝
- 第 7 章 基于深度张量低秩表示的图像去噪
- 第三部分 拓展篇
- 第 11 章 基于深度展开的图像反问题求解方法
- 第 12 章 基于大语言模型的运筹优化求解方法
- 第 11 章 基于深度展开的图像反问题求解方法