Conditional Gradient Methods: From Core Principles to AI Applications
Lingua: inglese
Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2025
- Brossura
- Nuovo

Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno UnitoTHE SAINT BOOKSTORE
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Codice articolo B9781611978551
- Titolo
- Conditional Gradient Methods: From Core Principles to AI Applications
- Autore
- Gábor Braun
- Editore
- Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S.
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback / softback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1611978556
- ISBN 13
- 9781611978551
- Peso dell'articolo
- 468 grammi
This comprehensive monograph unites deep theoretical insights with practical considerations, guiding readers through the foundations of constrained optimization and into cutting-edge territory, including stochastic, online, and distributed settings. With a clear narrative, rigorous proofs, and illuminating illustrations, the book demystifies adaptive variants, away-steps, and the nuances of dealing with structured convex sets. A FrankWolfe.jl Julia package that implements most of the algorithms in the book is available on a supplementary website.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Gábor Braun is currently a member of Zuse Institute Berlin.
Hamed Hassani is an associate professor of the Electrical and Systems Engineering Department, Computer and Information Systems Department, and the Department of Statistics and Data Science at the University of Pennsylvania.
Alejandro Carderera is a Senior Applied Researcher at GitHub, working in Copilot's Applied Science and Models team, focusing on code completions and code review.
Aryan Mokhtari is an Assistant Professor in the Electrical and Computer Engineering Department of the University of Texas at Austin, where he holds the Fellow of Texas Instruments/Kilby.
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THE SAINT BOOKSTORE
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