Geometric Theory of Information

 
 
Springer (Verlag)
  • erschienen am 8. Mai 2014
  • |
  • XII, 392 Seiten
 
E-Book | PDF mit Wasserzeichen-DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-319-05317-2 (ISBN)
 
This book brings together geometric tools and their applications for Information analysis. It collects current and many uses of in the interdisciplinary fields of Information Geometry Manifolds in Advanced Signal, Image & Video Processing, Complex Data Modeling and Analysis, Information Ranking and Retrieval, Coding, Cognitive Systems, Optimal Control, Statistics on Manifolds, Machine Learning, Speech/sound recognition and natural language treatment which are also substantially relevant for the industry.
2014
  • Englisch
  • Cham
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  • Schweiz
Springer International Publishing
  • 60
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  • 21 s/w Abbildungen, 60 farbige Abbildungen
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  • 21 schwarz-weiße und 60 farbige Abbildungen, Bibliographie
  • 8,47 MB
978-3-319-05317-2 (9783319053172)
10.1007/978-3-319-05317-2
weitere Ausgaben werden ermittelt
Preface.- Divergence Functions and Geometric Structures They Induce on a Manifold.- Geometry on Positive Definite Matrices Deformed by V-potentials and Its Submanifold Structure.- Hessian structures and divergence functions on deformed exponential families.- Harmonic maps relative to a-connections.- A Riemannian geometry in the q-exponential Banach manifold induced by q-divergences.- Computational algebraic methods in efficient estimation.
Dewey Decimal Classfication (DDC)

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