Data-driven Models in Inverse Problems
Seiten
2024
De Gruyter (Verlag)
978-3-11-125003-8 (ISBN)
De Gruyter (Verlag)
978-3-11-125003-8 (ISBN)
Advances in learning-based methods are revolutionizing several fields in applied mathematics, including inverse problems, resulting in a major paradigm shift towards data-driven approaches. This volume, which is inspired by this cutting-edge area of research, brings together contributors from the inverse problem community and shows how to successfully combine model- and data-driven approaches to gain insight into practical and theoretical issues.
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| Erscheinungsdatum | 16.10.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Radon Series on Computational and Applied Mathematics ; 31 |
| Zusatzinfo | 36 b/w and 80 col. ill. |
| Verlagsort | Berlin/Boston |
| Sprache | englisch |
| Maße | 170 x 240 mm |
| Gewicht | 965 g |
| Themenwelt | Informatik ► Grafik / Design ► Digitale Bildverarbeitung |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
| Schlagworte | Computergestützte Bildgebung • computerized imaging • deep neural networks • Numerical methods for inverse problems • Numerische Methoden für inverse Probleme • Regularisierung inverser Probleme • Regularization of inverse problems • Signal Processing • Signalverarbeitung • TIEFE NEURONALE NETZE |
| ISBN-10 | 3-11-125003-2 / 3111250032 |
| ISBN-13 | 978-3-11-125003-8 / 9783111250038 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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