スパースモデリングは、測定費用やその他の制限によって、比較的少ない数しか得られていない測定値から、観測されていない高次元の信号を正確に復元する手法です。現代統計学、機械学習、信号処理の分野で活用されており、中でも画像復元、データからのモデル・パラメータ学習、システム障害や人間の病気の診断は、取り組みが期待される例です。
『Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications』（Irina Rish, Genady Grabarnik 著）を翻訳した本書は、さまざまな問題をスパースモデリングへ簡潔に導入する試みを行っています。スパース復元に関する最近の理論的な結果だけではなく、応用例、スパース解をもたらす問題設定、スパース解を見つけるためのアルゴリズムも含みます。
さらに、スパースモデリングの重要な発展の俯瞰的な概要、最適化問題の定式化、理論的結果の提示、幾つかのアルゴリズム、様々なスパース復元問題、スパースなグラフィカル・モデルにおける一類型、辞書学習とスパース行列分解などの内容を扱っています。
【本書概要】
■タイトル：スパースモデリング 理論、アルゴリズム、応用
■著者：Irina Rish, Genady Ya Grabarnik
■監修／翻訳：竹澤邦夫、大関真之、高橋茶子、竹田晃人、徳田悟、藤本晃司、安田宗樹
■発売元：株式会社ジャムハウス
■価格：本体4,000円＋税
■体裁：B5変型 モノクロ 248ページ
■ISBN：978-4906768-73-8
■主要目次
第1章導入
第2章スパース復元:問題の定式化
第3章理論的な結果（決定論的なもの）
第4章理論的結果（確率論的部分）
第5章スパース復元問題のためのアルゴリズム
第6章LASSO とその拡張:構造化されたスパース性
第7章LASSO を超えて:他の損失関数
第8章スパースグラフィカルモデル
第9章スパース行列因子分解: 辞書学習とその先
エピローグ
付録A 数学的準備
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【会社概要】
商 号： 株式会社ジャムハウス
代表者： 代表取締役 池田利夫
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