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Data-driven Models in Inverse Problems -

Data-driven Models in Inverse Problems (eBook)

Tatiana A. Bubba (Herausgeber)

eBook Download: EPUB
2024 | 1. Auflage
508 Seiten
Walter de Gruyter GmbH & Co.KG (Verlag)
978-3-11-125129-5 (ISBN)
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Advances in learning-based methods are revolutionizing several fields in applied mathematics, including inverse problems, resulting in a major paradigm shift towards data-driven approaches. This volume, which is inspired by this cutting-edge area of research, brings together contributors from the inverse problem community and shows how to successfully combine model- and data-driven approaches to gain insight into practical and theoretical issues.

Erscheint lt. Verlag 18.11.2024
Reihe/Serie ISSN
Radon Series on Computational and Applied Mathematics
Zusatzinfo 36 b/w and 80 col. ill.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik
Schlagworte Computergestützte Bildgebung • computerized imaging • deep neural networks • Numerical methods for inverse problems • Numerische Methoden für inverse Probleme • Regularisierung inverser Probleme • Regularization of inverse problems • Signal Processing • Signalverarbeitung • TIEFE NEURONALE NETZE
ISBN-10 3-11-125129-2 / 3111251292
ISBN-13 978-3-11-125129-5 / 9783111251295
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Größe: 38,1 MB

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