黎曼流形稀疏优化

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.

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 [Code]
- 第 3 章基于稀疏联邦主成分分析的异常检测 [Code]
- 第 4 章基于稀疏正交非负矩阵分解的故障诊断 [Code]
- 第 5 章基于稀疏张量相关分析的多视角学习 [Code]
- 第 6 章基于稀疏低秩对比学习的特征选择 [Code]
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 [Code]
- 第 8 章基于深度自适应低秩稀疏的目标检测 [Code]
- 第 9 章基于注意力引导深度支持矩阵机的图像分类 [Code]
- 第 10 章基于自适应稀疏的大语言模型剪枝 [Code]
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 [Code]
- 第 12 章基于大语言模型的运筹优化求解方法 [Code]