Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Over the last decade, Approximate Message Passing (AMP) algorithms have become extremely popular in various structured high-dimensional statistical problems. Many of the original ideas of AMP were developed in the physics and engineering literature and have recently been extended for use in computer science and machine learning. In this tutorial the authors give a comprehensive and rigorous introduction to what AMP can offer, as well as to unifying and formalizing the core concepts within the large body of recent work in the area. They lead the reader through the basic concepts of AMP before introducing the concept of low-rank matrix estimation. The authors conclude by covering generalized models. To complete the picture for researchers, proofs, technical remarks and mathematical background are also provided. This tutorial is an in depth introduction to Approximate Message Passing for students and researchers new to the topic.