ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Kernel Adaptive Filtering A Comprehensive Introduction

دانلود کتاب هسته سازگار با هسته ، مقدمه ای جامع

Kernel Adaptive Filtering A Comprehensive Introduction

مشخصات کتاب

Kernel Adaptive Filtering A Comprehensive Introduction 

ویرایش:  
نویسندگان: , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 9780470447536 
ناشر: Wiley 
سال نشر: 2010 
تعداد صفحات: 236 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 1 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 51,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 25


در صورت تبدیل فایل کتاب Kernel Adaptive Filtering A Comprehensive Introduction به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب هسته سازگار با هسته ، مقدمه ای جامع نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب هسته سازگار با هسته ، مقدمه ای جامع



Kurzbeschreibung

یادگیری آنلاین از دیدگاه پردازش سیگنال

علاقه بیشتر به الگوریتم های یادگیری هسته در شبکه های عصبی و نیاز روزافزون به الگوریتم های تطبیقی ​​غیرخطی در پردازش سیگنال پیشرفته وجود دارد. ارتباطات و کنترل ها Kernel Adaptive Filtering اولین کتابی است که مقدمه ای جامع و یکپارچه برای الگوریتم های یادگیری آنلاین در بازتولید فضاهای هیلبرت هسته ارائه می کند. بر اساس تحقیقات انجام شده در آزمایشگاه مهندسی عصبی محاسباتی در دانشگاه فلوریدا و در آزمایشگاه سیستم های شناختی در دانشگاه مک مستر، انتاریو، کانادا، این منبع منحصر به فرد نظریه فیلتر تطبیقی ​​را به سطح جدیدی ارتقا می دهد و یک روش طراحی جدید را ارائه می دهد. فیلترهای تطبیقی ​​غیرخطی.
الگوریتم حداقل میانگین مربعات هسته، الگوریتم های طرح افکن هسته، الگوریتم حداقل مربعات بازگشتی هسته، نظریه رگرسیون فرآیند گاوسی، و الگوریتم حداقل مربعات بازگشتی هسته توسعه یافته را پوشش می دهد
 یک روش انتخاب مدل قدرتمند به نام حداکثر احتمال حاشیه ای ارائه می دهد
به گلوگاه اصلی فیلترهای تطبیقی ​​هسته - ساختار رو به رشد آنها می پردازد
 دارای دوازده آزمایش کامپیوتر محور برای تقویت مفاهیم، ​​با کدهای متلب قابل دانلود از وب سایت نویسندگان
* هر فصل را با خلاصه ای از وضعیت هنر و مسیرهای بالقوه آینده برای تحقیقات اصلی به پایان می رساند

فیلتر تطبیقی ​​هسته ایده آل برای مهندسان، دانشمندان کامپیوتر و دانشجویان فارغ التحصیل علاقه مند به سیستم های تطبیقی ​​غیرخطی برای برنامه های کاربردی آنلاین (برنامه هایی که در آن جریان داده ها یک نمونه در یک زمان می رسد و راه حل های بهینه افزایشی مطلوب هستند). همچنین راهنمای مفیدی برای کسانی است که به دنبال روش‌های فیلتر تطبیقی ​​غیرخطی برای حل مسائل عملی هستند.

Buchrückseite

یادگیری آنلاین از دیدگاه پردازش سیگنال

علاقه بیشتر به الگوریتم های یادگیری هسته در شبکه های عصبی و نیاز روزافزون به الگوریتم های تطبیقی ​​غیرخطی در پردازش سیگنال، ارتباطات و کنترل های پیشرفته. Kernel Adaptive Filtering اولین کتابی است که مقدمه ای جامع و یکپارچه برای الگوریتم های یادگیری آنلاین در بازتولید فضاهای هیلبرت هسته ارائه می کند. بر اساس تحقیقات انجام شده در آزمایشگاه مهندسی عصبی محاسباتی در دانشگاه فلوریدا و در آزمایشگاه سیستم های شناختی در دانشگاه مک مستر، انتاریو، کانادا، این منبع منحصر به فرد نظریه فیلتر تطبیقی ​​را به سطح جدیدی ارتقا می دهد و یک روش طراحی جدید را ارائه می دهد. فیلترهای تطبیقی ​​غیرخطی.
الگوریتم حداقل میانگین مربعات هسته، الگوریتم های طرح افکن هسته، الگوریتم حداقل مربعات بازگشتی هسته، نظریه رگرسیون فرآیند گاوسی، و الگوریتم حداقل مربعات بازگشتی هسته توسعه یافته را پوشش می دهد
 یک روش انتخاب مدل قدرتمند به نام حداکثر احتمال حاشیه ای ارائه می دهد
به گلوگاه اصلی فیلترهای تطبیقی ​​هسته - ساختار رو به رشد آنها می پردازد
 دارای دوازده آزمایش کامپیوتر محور برای تقویت مفاهیم، ​​با کدهای متلب قابل دانلود از وب سایت نویسندگان
* هر فصل را با خلاصه ای از وضعیت هنر و مسیرهای بالقوه آینده برای تحقیقات اصلی به پایان می رساند

فیلتر تطبیقی ​​هسته ایده آل برای مهندسان، دانشمندان کامپیوتر و دانشجویان فارغ التحصیل علاقه مند به سیستم های تطبیقی ​​غیرخطی برای برنامه های کاربردی آنلاین (برنامه هایی که در آن جریان داده ها یک نمونه در یک زمان می رسد و راه حل های بهینه افزایشی مطلوب هستند). همچنین راهنمای مفیدی برای کسانی است که به دنبال روش‌های فیلتر تطبیقی ​​غیرخطی برای حل مسائل عملی هستند.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Kurzbeschreibung

Online learning from a signal processing perspective

There is increased interest in kernel learning algorithms in neural networks and a growing need for nonlinear adaptive algorithms in advanced signal processing, communications, and controls. Kernel Adaptive Filtering is the first book to present a comprehensive, unifying introduction to online learning algorithms in reproducing kernel Hilbert spaces. Based on research being conducted in the Computational Neuro-Engineering Laboratory at the University of Florida and in the Cognitive Systems Laboratory at McMaster University, Ontario, Canada, this unique resource elevates the adaptive filtering theory to a new level, presenting a new design methodology of nonlinear adaptive filters.
Covers the kernel least mean squares algorithm, kernel affine projection algorithms, the kernel recursive least squares algorithm, the theory of Gaussian process regression, and the extended kernel recursive least squares algorithm
 Presents a powerful model-selection method called maximum marginal likelihood
Addresses the principal bottleneck of kernel adaptive filters--their growing structure
 Features twelve computer-oriented experiments to reinforce the concepts, with MATLAB codes downloadable from the authors' Web site
* Concludes each chapter with a summary of the state of the art and potential future directions for original research

Kernel Adaptive Filtering is ideal for engineers, computer scientists, and graduate students interested in nonlinear adaptive systems for online applications (applications where the data stream arrives one sample at a time and incremental optimal solutions are desirable). It is also a useful guide for those who look for nonlinear adaptive filtering methodologies to solve practical problems.

Buchrückseite

Online learning from a signal processing perspective

There is increased interest in kernel learning algorithms in neural networks and a growing need for nonlinear adaptive algorithms in advanced signal processing, communications, and controls. Kernel Adaptive Filtering is the first book to present a comprehensive, unifying introduction to online learning algorithms in reproducing kernel Hilbert spaces. Based on research being conducted in the Computational Neuro-Engineering Laboratory at the University of Florida and in the Cognitive Systems Laboratory at McMaster University, Ontario, Canada, this unique resource elevates the adaptive filtering theory to a new level, presenting a new design methodology of nonlinear adaptive filters.
Covers the kernel least mean squares algorithm, kernel affine projection algorithms, the kernel recursive least squares algorithm, the theory of Gaussian process regression, and the extended kernel recursive least squares algorithm
 Presents a powerful model-selection method called maximum marginal likelihood
Addresses the principal bottleneck of kernel adaptive filters--their growing structure
 Features twelve computer-oriented experiments to reinforce the concepts, with MATLAB codes downloadable from the authors' Web site
* Concludes each chapter with a summary of the state of the art and potential future directions for original research

Kernel Adaptive Filtering is ideal for engineers, computer scientists, and graduate students interested in nonlinear adaptive systems for online applications (applications where the data stream arrives one sample at a time and incremental optimal solutions are desirable). It is also a useful guide for those who look for nonlinear adaptive filtering methodologies to solve practical problems.



فهرست مطالب

KERNEL ADAPTIVE FILTERING......Page 3
CONTENTS......Page 9
PREFACE......Page 13
ACKNOWLEDGMENTS......Page 17
NOTATION......Page 19
ABBREVIATIONS AND SYMBOLS......Page 21
1.1 Supervised, Sequential, and Active Learning......Page 25
1.2 Linear Adaptive Filters......Page 27
1.3 Nonlinear Adaptive Filters......Page 34
1.4 Reproducing Kernel Hilbert Spaces......Page 36
1.5 Kernel Adaptive Filters......Page 40
1.6 Summarizing Remarks......Page 44
Endnotes......Page 45
2 KERNEL LEAST-MEAN-SQUARE ALGORITHM......Page 51
2.1 Least-Mean-Square Algorithm......Page 52
2.2 Kernel Least-Mean-Square Algorithm......Page 55
2.3 Kernel and Parameter Selection......Page 58
2.4 Step-Size Parameter......Page 61
2.5 Novelty Criterion......Page 62
2.6 Self-Regularization Property of KLMS......Page 64
2.8 Normalized Kernel Least-Mean-Square Algorithm......Page 72
2.9 Kernel ADALINE......Page 73
2.10 Resource Allocating Networks......Page 77
2.11 Computer Experiments......Page 79
2.12 Conclusion......Page 87
Endnotes......Page 89
3 KERNEL AFFINE PROJECTION ALGORITHMS......Page 93
3.1 Affine Projection Algorithms......Page 94
3.2 Kernel Affine Projection Algorithms......Page 96
3.3 Error Reusing......Page 101
3.5 Taxonomy for Related Algorithms......Page 102
3.6 Computer Experiments......Page 104
3.7 Conclusion......Page 113
Endnotes......Page 115
4.1 Recursive Least-Squares Algorithm......Page 118
4.2 Exponentially Weighted Recursive Least-Squares Algorithm......Page 121
4.3 Kernel Recursive Least-Squares Algorithm......Page 122
4.4 Approximate Linear Dependency......Page 126
4.5 Exponentially Weighted Kernel Recursive Least-Squares Algorithm......Page 127
4.6 Gaussian Processes for Linear Regression......Page 129
4.7 Gaussian Processes for Nonlinear Regression......Page 132
4.8 Bayesian Model Selection......Page 135
4.9 Computer Experiments......Page 138
4.10 Conclusion......Page 143
Endnotes......Page 144
5 EXTENDED KERNEL RECURSIVE LEAST-SQUARES ALGORITHM......Page 148
5.1 Extended Recursive Least Squares Algorithm......Page 149
5.2 Exponentially Weighted Extended Recursive Least Squares Algorithm......Page 152
5.3 Extended Kernel Recursive Least Squares Algorithm......Page 153
5.4 EX-KRLS for Tracking Models......Page 155
5.5 EX-KRLS with Finite Rank Assumption......Page 161
5.6 Computer Experiments......Page 165
5.7 Conclusion......Page 174
Endnotes......Page 175
6.1 Definition of Surprise......Page 176
6.2 A Review of Gaussian Process Regression......Page 178
6.3 Computing Surprise......Page 180
6.4 Kernel Recursive Least Squares with Surprise Criterion......Page 183
6.5 Kernel Least Mean Square with Surprise Criterion......Page 184
6.6 Kernel Affine Projection Algorithms with Surprise Criterion......Page 185
6.7 Computer Experiments......Page 186
6.8 Conclusion......Page 197
Endnotes......Page 198
EPILOGUE......Page 199
A.1 Singular Value Decomposition......Page 201
A.3 Eigenvalue Decomposition......Page 203
A.5 Block Matrix Inverse......Page 205
A.7 Joint, Marginal, and Conditional Probability......Page 206
A.8 Normal Distribution......Page 207
A.10 Newton’s Method......Page 208
B APPROXIMATE LINEAR DEPENDENCY AND SYSTEM STABILITY......Page 210
REFERENCES......Page 217
INDEX......Page 228




نظرات کاربران

تمامی حقوق معنوی و مادی وبسایت متعلق به اینترنشنال لایبرری می باشد
نماد اعتماد الکترونیکی