Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Randomized sketches“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Randomized sketches"
Lian, Heng, Fode Zhang und Wenqi Lu. „Randomized sketches for kernel CCA“. Neural Networks 127 (Juli 2020): 29–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2020.04.006.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Fode, Xuejun Wang, Rui Li und Heng Lian. „Randomized sketches for sparse additive models“. Neurocomputing 385 (April 2020): 80–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.12.012.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Ziling, Haoquan Guan, Shaoxu Song, Xiangdong Huang, Chen Wang und Jianmin Wang. „Determining Exact Quantiles with Randomized Summaries“. Proceedings of the ACM on Management of Data 2, Nr. 1 (12.03.2024): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3639280.
Der volle Inhalt der QuellePilanci, Mert, und Martin J. Wainwright. „Randomized Sketches of Convex Programs With Sharp Guarantees“. IEEE Transactions on Information Theory 61, Nr. 9 (September 2015): 5096–115. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2015.2450722.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Yun, Mert Pilanci und Martin J. Wainwright. „Randomized sketches for kernels: Fast and optimal nonparametric regression“. Annals of Statistics 45, Nr. 3 (Juni 2017): 991–1023. http://dx.doi.org/10.1214/16-aos1472.
Der volle Inhalt der QuelleXiong, Xianzhu, Rui Li und Heng Lian. „On nonparametric randomized sketches for kernels with further smoothness“. Statistics & Probability Letters 153 (Oktober 2019): 139–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.spl.2019.06.001.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yuantao, Weihong Xu, Fangjun Kuang und Shangbing Gao. „The Study of Randomized Visual Saliency Detection Algorithm“. Computational and Mathematical Methods in Medicine 2013 (2013): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/380245.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Haibo, Chaoyi Ma, Olufemi O. Odegbile, Shigang Chen und Jih-Kwon Peir. „Randomized error removal for online spread estimation in data streaming“. Proceedings of the VLDB Endowment 14, Nr. 6 (Februar 2021): 1040–52. http://dx.doi.org/10.14778/3447689.3447707.
Der volle Inhalt der QuelleDereziński, Michał, und Elizaveta Rebrova. „Sharp Analysis of Sketch-and-Project Methods via a Connection to Randomized Singular Value Decomposition“. SIAM Journal on Mathematics of Data Science 6, Nr. 1 (21.02.2024): 127–53. http://dx.doi.org/10.1137/23m1545537.
Der volle Inhalt der QuelleCohen, Edith, Jelani Nelson, Tamas Sarlos und Uri Stemmer. „Tricking the Hashing Trick: A Tight Lower Bound on the Robustness of CountSketch to Adaptive Inputs“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 6 (26.06.2023): 7235–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25882.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Randomized sketches"
Wacker, Jonas. „Random features for dot product kernels and beyond“. Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS241.
Der volle Inhalt der QuelleDot product kernels, such as polynomial and exponential (softmax) kernels, are among the most widely used kernels in machine learning, as they enable modeling the interactions between input features, which is crucial in applications like computer vision, natural language processing, and recommender systems. However, a fundamental drawback of kernel-based statistical models is their limited scalability to a large number of inputs, which requires resorting to approximations. In this thesis, we study techniques to linearize kernel-based methods by means of random feature approximations and we focus on the approximation of polynomial kernels and more general dot product kernels to make these kernels more useful in large scale learning. In particular, we focus on a variance analysis as a main tool to study and improve the statistical efficiency of such sketches
Gower, Robert Mansel. „Sketch and project : randomized iterative methods for linear systems and inverting matrices“. Thesis, University of Edinburgh, 2016. http://hdl.handle.net/1842/20989.
Der volle Inhalt der QuelleBuchteile zum Thema "Randomized sketches"
Roy, Subhro, Rahul Chatterjee, Partha Bhowmick und Reinhard Klette. „MAESTRO: Making Art-Enabled Sketches through Randomized Operations“. In Computer Analysis of Images and Patterns, 318–26. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23672-3_39.
Der volle Inhalt der QuelleAndriushchenko, Roman, Milan Češka, Sebastian Junges, Joost-Pieter Katoen und Šimon Stupinský. „PAYNT: A Tool for Inductive Synthesis of Probabilistic Programs“. In Computer Aided Verification, 856–69. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-81685-8_40.
Der volle Inhalt der QuelleInchausti, Pablo. „The Generalized Linear Model“. In Statistical Modeling With R, 189–200. Oxford University PressOxford, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780192859013.003.0008.
Der volle Inhalt der QuelleBevington, Dickon, Peter Fuggle, Liz Cracknell und Peter Fonagy. „Future ambitions for the AMBIT project“. In Adaptive Mentalization-Based Integrative Treatment, 374–92. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med-psych/9780198718673.003.0011.
Der volle Inhalt der QuelleKonferenzberichte zum Thema "Randomized sketches"
Pilanci, Mert, und Martin J. Wainwright. „Randomized sketches of convex programs with sharp guarantees“. In 2014 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/isit.2014.6874967.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Hongwei, Jie Zhao, Qixing Luo und Yajun Hou. „Distributed randomized singular value decomposition using count sketch“. In 2017 International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics (SPAC). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/spac.2017.8304273.
Der volle Inhalt der QuelleAghazade, K., H. Aghamiry, A. Gholami und S. Operto. „Sketched Waveform Inversion (Swi): an Efficient Augmented Lagrangian Based Full-Waveform Inversion with Randomized Source Sketching“. In 83rd EAGE Annual Conference & Exhibition. European Association of Geoscientists & Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.3997/2214-4609.202210284.
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