Tensor Computation for Data Analysis (Record no. 395061)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04390nam a22004455i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 395061
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230318134242.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230318s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030743864
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-74386-4
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación TA347.T4
Número de documento/Ítem 2022 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Liu, Yipeng
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 687435
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Tensor Computation for Data Analysis
Mención de responsabilidad, etc. by Yipeng Liu, Jiani Liu, Zhen Long, Ce Zhu
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XX, 338 páginas)
Otras características físicas 132 ilustraciones, 119 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 1- Tensor Computation -- 2-Tensor Decomposition -- 3-Tensor Dictionary Learning -- 4-Low Rank Tensor Recovery -- 5-Coupled Tensor for Data Analysis -- 6-Robust Principal Tensor Component Analysis -- 7-Tensor Regression -- 8-Statistical Tensor Classification -- 9-Tensor Subspace Cluster -- 10-Tensor Decomposition in Deep Networks -- 11-Deep Networks for Tensor Approximation -- 12-Tensor-based Gaussian Graphical Model -- 13-Tensor Sketch. .
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Tensor is a natural representation for multi-dimensional data, and tensor computation can avoid possible multi-linear data structure loss in classical matrix computation-based data analysis. This book is intended to provide non-specialists an overall understanding of tensor computation and its applications in data analysis, and benefits researchers, engineers, and students with theoretical, computational, technical and experimental details. It presents a systematic and up-to-date overview of tensor decompositions from the engineer's point of view, and comprehensive coverage of tensor computation based data analysis techniques. In addition, some practical examples in machine learning, signal processing, data mining, computer vision, remote sensing, and biomedical engineering are also presented for easy understanding and implementation. These data analysis techniques may be further applied in other applications on neuroscience, communication, psychometrics, chemometrics, biometrics, quantum physics, quantum chemistry, etc. The discussion begins with basic coverage of notations, preliminary operations in tensor computations, main tensor decompositions and their properties. Based on them, a series of tensor-based data analysis techniques are presented as the tensor extensions of their classical matrix counterparts, including tensor dictionary learning, low rank tensor recovery, tensor completion, coupled tensor analysis, robust principal tensor component analysis, tensor regression, logistical tensor regression, support tensor machine, multilinear discriminate analysis, tensor subspace clustering, tensor-based deep learning, tensor graphical model and tensor sketch. The discussion also includes a number of typical applications with experimental results, such as image reconstruction, image enhancement, data fusion, signal recovery, recommendation system, knowledge graph acquisition, traffic flow prediction, link prediction, environmental prediction, weather forecasting, background extraction, human pose estimation, cognitive state classification from fMRI, infrared small target detection, heterogeneous information networks clustering, multi-view image clustering, and deep neural network compression.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Engineering_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 139229
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Cálculo tensorial
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
9 (RLIN) 687436
Nombre de persona Liu, Jiani
Término indicativo de función/relación autor
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
9 (RLIN) 687437
Nombre de persona Long, Zhen
Término indicativo de función/relación autor
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
9 (RLIN) 687438
Nombre de persona Zhu, Ce,
Fechas asociadas al nombre 1969-
Término indicativo de función/relación autor
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030743857
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030743871
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030743888
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-74386-4
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 03/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 11/11/2019 En línea   TA347.T4 2022 EB eBook.09012142 10/01/2023 10/01/2023 LIBRO-E NO PRÉSTAMO