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nonnegative matrix tensor factorizations von cichocki andrzej (5 Ergebnisse)
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Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-way Data Analysis and Blind Source Separation
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-way Data Analysis and Blind Source Separation
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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In den WarenkorbZustand: New. This book provides a broad survey of models and efficient algorithms for Nonnegative Matrix Factorization (NMF). This includes NMF's various extensions and modifications, especially Nonnegative Tensor Factorizations (NTF) and Nonnegative Tucker Decompositions (NTD). Num Pages: 500 pages, Illustrations. BIC Classification: TCB; TJ; UMZ. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 251 x 176 x 30. Weight in Grams: 1208. . 2009. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations : Applications to Exploratory Multi-Way Data Analysis and Blind Source Separation
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - This book provides a broad survey of models and efficient algorithms for Nonnegative Matrix Factorization (NMF). This includes NMF's various extensions and modifications, especially Nonnegative Tensor Factorizations (NTF) and Nonnegative Tucker Decompositions (NTD). NMF/NTF and their extensions are increasingly used as tools in signal and image processing, and data analysis, having garnered interest due to their capability to provide new insights and relevant information about the complex latent relationships in experimental data sets. It is suggested that NMF can provide meaningful components with physical interpretations; for example, in bioinformatics, NMF and its extensions have been successfully applied to gene expression, sequence analysis, the functional characterization of genes, clustering and text mining. As such, the authors focus on the algorithms that are most useful in practice, looking at the fastest, most robust, and suitable for large-scale models.
