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Variational and Information Flows in Machine Learning and Optimal Transport, Fachbücher von Gabriele Steidl, Bernhard Schmitzer, Wuchen Li
Das Buch "Variational and Information Flows in Machine Learning and Optimal Transport" bietet eine umfassende Analyse der Konzepte und Techniken, die in den Bereichen maschinelles Lernen und optimaler Transport von Bedeutung sind. Verfasst von Wuchen Li und unterstützt von den Experten Gabriele Steidl, Bernhard Schmitzer, Christian Wald und François-Xavier Vialard, richtet sich dieses Sachbuch an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die mathematischen Grundlagen und Anwendungen dieser Disziplinen suchen. Mit 185 Seiten in englischer Sprache behandelt das Werk sowohl theoretische als auch praktische Aspekte und bietet wertvolle Einblicke in die Variationsmethoden und Informationsflüsse, die für moderne Algorithmen entscheidend sind. Der kartonierte Einband sorgt für eine ansprechende und langlebige Präsentation des Inhalts. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Forschung und Anwendung von maschinellem Lernen und optimalem Transport auseinandersetzen möchten.
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