【综述】(MIT博士）林达华老师－"概率模型与计算机视觉”

[综述](MIT博士)林达华老师-"概率模型与计算机视觉” 距上一次邀请中国科学院的樊彬老师为我们撰写图像特征描述符方面的综述(http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html)之后,这次我们荣幸地邀请到美国麻省理工学院(MIT)博士林达华老师为我们撰写“概率模型与计算机视觉”的最新综述.这次我们特别增设了一个问答环节,林老师针对论坛师生提出的许多问题(如概率图模型与目前很热的深度神经网络的联系和区别)一一做了详细解答,并附在综述的后面. 林达华老师博士毕…

概率图模型（PGM）综述-by MIT 林达华博士

声明:本文转载自http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.html,个人感觉是很好的PGM理论综述,高屋建瓴的总结了PGM的主要分支和发展趋势,特收藏于此. “概率模型与计算机视觉”林达华美国麻省理工学院(MIT)博士上世纪60年代, Marvin Minsky 在MIT让他的本科学生 Gerald Jay Sussman用一个暑假的时间完成一个有趣的Project: “link a camera to a computer and get the c…

Computer Vision的尴尬---by林达华

Computer Vision的尴尬---by林达华 Computer Vision是AI的一个非常活跃的领域,每年大会小会不断,发表的文章数以千计(单是CVPR每年就录取300多,各种二流会议每年的文章更可谓不计其数),新模型新算法新应用层出不穷.可是,浮华背后,根基何在?对于Vision,虽无大成,但涉猎数年,也有管窥之见.Vision所探索的是一个非常复杂的世界,对于这样的世界如何建模,如何分析,却一直没有受普遍承认的理论体系.大部分的研究工作,循守着几种模式:o 从上游学科(比如立…

[Z]牛人林达华推荐有关机器学习的数学书籍

1. 线性代数 (Linear Algebra): 我想国内的大学生都会学过这门课程,但是,未必每一位老师都能贯彻它的精要.这门学科对于Learning是必备的基础,对它的透彻掌握是必不可少的.我在科大一年级的时候就学习了这门课,后来到了香港后,又重新把线性代数读了一遍,所读的是 Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert Strang. 这本书是MIT的线性代数课使用的教材,也是被很多其它大学选用的经典教材.它的难度适中,讲解清晰,…

AI产业将更凸显个人英雄主义周志华老师的观点是如此的有深度

今天无意间在网上看的了一则推送,<周志华:AI产业将更凸显个人英雄主义> http://tech.163.com/18/0601/13/DJ7J39US00098IEO.html 摘录一些原文内容: 关于机器学习能够解决的任务,周志华认为,围棋属于封闭静态环境的任务,他不是“最难的任务”, 以往的机器学习就可以解决这种封闭静态环境任务. “我们今天面对的是动态开放环境下的机器学习挑战,最关键的就是鲁棒性.” 周志华称,这就要求AI必须很好的应对未知环境,是通往鲁棒人工智能的核心环节. ps:…

[重磅]Deep Forest，非神经网络的深度模型，周志华老师最新之作，三十分钟理解！

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 深度学习最大的贡献,个人认为就是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂--博主自己在做researc…

PGM：概率图模型Graphical Model

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51461878 概率图模型Graphical Models简介完全通过代数计算来对更加复杂的模型进行建模和求解.然而,我们会发现,使用概率分布的图形表示进行分析很有好处.这种概率分布的图形表示被称为概率图模型( probabilistic graphical models ).这些模型提供了几个有用的性质:• 它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化,可以用于设计新的模型.• 通过观察图形,我…

(转) OpenCV学习笔记大集锦与图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU

首页视界智尚算法技术每日技术来打我呀注册 OpenCV学习笔记大集锦整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/…

paper 92：图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU

收录的图像视觉(也包含机器学习等)领域的博客资源的第二部分,包含:美国MIT.斯坦福.CMU三所高校 1)这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)更新日期有可能不是最最新的日期,供参考 1 美国 1.1 MIT 1.1.1 Antonio Torralba MIT助理教授Anto…

【zz】MIT牛人解说数学体系

作者:林达华一.为什么要深入数学的世界作为计算机的学生,我(原作者)没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和motion建立一个unified的model.这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的世界中并没有任何特别的地方.事实上,使用各种Graphical M…

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类三部分图像处理图像分析计算机视觉

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类三部分图像处理图像分析计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分图像处理图像分析计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a…

聊聊找AI算法岗工作

https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81628028 首先,本文不是为了增加大家的焦虑感,而是站在一名学生的角度聊聊找AI算法岗位的那些事儿(不喜请喷). 熟悉Amusi的同学应该知道,Amusi 是一名十八线过气211院校的研二学生.因此有幸成为秋招大军的一员.原本想着秋招完,拿到不错的Offer,再来写篇文章来总结的,但随着指针在转,越发觉得写一篇相关文章很重要. 这里先申明一下,AI算法工程师范围很大,细分一下:深度学…

FAQ: Machine Learning: What and How

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

[ML] I'm back for Machine Learning

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

[Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Exact Inferences

要整理这部分内容,一开始我是拒绝的.欣赏贝叶斯的人本就不多,这部分过后恐怕就要成为“从入门到放弃”系列. 但,这部分是基础,不管是Professor Daphne Koller,还是统计学习经典,都有章节focus on这里. 可能这些内容有些“反人类正常逻辑”,故让更多的菜鸡选择了放弃. <MLaPP> 参考<MLaPP>的内容,让我们打开坑,瞧一瞧. 20.2 Belief propagation for treesIn this section, we generalize…

[Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Exact Inference

python学习小记

python HTTP请求示例: # coding=utf-8 # more materials: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html import requests import json import time import pymysql myhost = "http://127.0.0.1:8080" myurl = "" mytoken = "&quo…

机器学习、图像识别方面书籍推荐 via zhihu

机器学习.图像识别方面书籍推荐作者:小涛链接:https://www.zhihu.com/question/20523667/answer/97384340 来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 网上看的,觉得不错 1. 数学我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵.数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一.这里面…

AI佳作解读系列(六) －生成对抗网络（GAN）综述精华

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over…

Github | 吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版开源

华清远见成为ARM大学计划正式合作伙伴

来源:华清远见嵌入式学院近日,华清远见教育集团成为ARM大学计划合作伙伴,这是ARM大学计划合作伙伴中的国内唯一教育机构.此次合作是ARM公司对华清远见教育集团的高度认可,也充分证明了华清远见这些年来在高端嵌入式培训领域的成就.华清远见教育集团是国内最早的嵌入式开发培训教育机构,业务范围包括嵌入式开发.物联网开发.移动互联网开发三大方向.ARM公司与华清远见的合作由来已久,早在2007年,华清远见就成为了国内最早的ARM公司授权培训中心. 不久之前,ARM全球大学计划经理Khaled Benk…

《AlphaGo世纪对决》与周志华《机器学习》观后感

这两天看了<AlphaGo世纪对决>纪录片与南大周志华老师的<机器学习>,想谈谈对人工智能的感想. 首先概述一下视频的内容吧,AlphaGo与李世石对战的过程大家都有基本的了解,而AlphaGo的技术架构是大家陌生的内容.AlphaGo由三部分网络组成,走棋网络.估值网络和树搜索,走棋网络使用数以万计的高阶棋局训练使其模仿棋手的招式,估值网络用来衡量棋局的形式判断当前形势下获胜的几率,树搜索分析各种可能变化的情形推演未来的演变,所以本质上就是个十分深层的神经网络.而后AlphaGo…

【TOP100案例专访】当当网工程师林嘉琦谈双11大促经验及APM实践

导读:第七届TOP100全球软件案例研究峰会将于11月30日-12月3日在北京国家会议中心举办,本届峰会以“释放AI生产力让组织向智能化演进”为开幕式主题,旨在推动企业在趋势下拥抱AI.探索和思考AI带来的力量.十八个主题专场,120个案例为组织形式,意在向参会者解读2018年软件研发设计创新案例. 会前TOP100组委会专访案例分享者当当网架构部工程师林嘉琦老师,他将为我们带来<如何快速准确定位复杂系统中的链路性能瓶颈:APM在当当的实践>的话题 .讲述当当网往年大促经验教训,以及APM…

吴恩达讲了干货满满的一节全新AI课，全程手写板书充满诚意非常干货

吴恩达讲了干货满满的一节全新AI课,全程手写板书充满诚意非常干货摘要: 目前,AI技术做出的经济贡献几乎都来自监督学习,也就是学习从A到B,从输入到输出的映射.现在,监督学习.迁移学习.非监督学习.强化学习这四类算法所创造的经济效益是递减的.机器学习依靠结构化数据,比非结构化数据创造了更多的经济效益.AI的范围,比监督学习广泛得多.我认为人们平时所说的AI,其实包含了好几类工具:比如机器学习.图模型.规划算法.知识表示(知识图谱). 人们的关注点集中在机器学习和深度学习,很大程度上是因为其他工…

机器学习基石（台湾大学林轩田），Lecture 1: The Learning Problem

课程的讲授从logo出发,logo由四个图案拼接而成,两个大的和两个小的.比较小的两个下一次课程就可能会解释到它们的意思,两个大的可能到课程后期才会解释到它们的意思(提示:红色代表使用机器学习危险,蓝色代表使用机器学习不危险). 机器学习是理论与实践相结合的一门学问.要怎么学习机器学习课程?我们可以从很理论的角度出发:机器学习有什么推论什么结论,它可以设计出什么样的东西,我们可以非常深入的了解这些相关知识.然后,我们感叹,哇- 这些前辈好伟大,怎么可以设计出这么漂亮的数学,这么漂亮的东西.可是,…

【转载】 AI会议的总结（by南大周志华）

原文地址: https://blog.csdn.net/LiFeitengup/article/details/8441054 最近在查找期刊会议级别的时候发现这篇博客,应该是2012年之前的内容,现在的CCF推荐会议.期刊可以在CCF官网上查看,但是这篇博客内容据说是周志华老师总结的,所以必须mark一下,以示支持. -----------------------------------------------------------------------------------------…