姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数

最近有被问到SVM的问题,不懂装懂,羞愧不已.百度有很多深入浅出介绍SVM的文章,我就不赘述了,这里写一点自己肤浅的理解. SVM的核心思想是把求解低维空间上的高维分类器转化为求解高维函数空间上的线性分类器.为了达到这一目的,SVM引入了三大法宝. 第一是支持向量.支持向量相当于样本数据的典型代表(或者临界样本),分类器只依赖于支持向量,简化了其复杂度. 第二是核函数.SVM通过核函数把低维空间上的样本数据的关系转化为高维函数空间的内积关系.把数据从低维空间向高维函数映射,实际上增加了模型的复杂

在"图像分割之(一)概述"中咱们简单了解了目前主流的图像分割方法.下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的分割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘,并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线,因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程,一般可通过求解函数对应的欧拉

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

背景: Level Set方法是美国数学家Osher(加州大学洛杉矶分校)和Sethian(加州大学伯克利分校)合作提出的.后者因为对Level Set的贡献获得了去年美国数学会与工业应用数学会联合颁发的维纳奖.遗憾的是这两位Level Set的开创者现在正为争夺Level Set的名誉而对簿公堂. 年文章"Front Propagation with Curvature Depedent Speed: Algorithms Based on Hamilton-Jacobi Formulatio

图像切割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简单介绍 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连

切割图像(五)主动轮廓模型Snake简要模型 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

粒子群算法(PSO) 1.粒子群算法(PSO)是一种基于群体的随机优化技术: 初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优解. PSO算法流程如图所示(此图是从PPT做好,复制过来的,有些模糊) 2.PSO模拟社会的三条规则: ①飞离最近的个体,以避免碰撞 ②飞向目标(认知行为)——Pbest ③飞向群体的中心(社会行为)——Gbest 3.迭代公式: 举一个粒子...在一维中,利用MATLAB中自带的函数求极值        搜索起始点位置 注:fmincon(有约束的非线性最小化) fminbnd(

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]>发表于IJCV中.开源算法库OpenCV中进行了实现.扩展和使用. 本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析,对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析.由于涉及到的知识概念较多,本人

############################################### #                测试函数                     # ############################################### #1. De jong 函数F1 #   min f1(x1,x2,x3) = x1^2+x2^2+x3^2;  -5.12<=x1,x2,x3<=5.12; #   一个极小点f1(0,0,0)=0 #     &l

前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多进程并行加速.并对加速效果进行了简单测试. 项目链接: GitHub: https://github.com/PytLab/gaft PyPI: https://pypi.python.org/pypi/gaft 正文 我们在用遗传算法优化目标函数的时候,函数通常都是高维函数,其导数一般比较难求取.这样我们的适应度函数计算通常都是比较费时的计算. 例如在使用遗传算法寻找最优结构时候通常需要调用量化软件进行

稀疏基的讨论已经持续了近一个月了,这次讨论多尺度几何分析.但由于下面讨论的这些变换主要面向图像,而本人现在主要关注于一维信号处理,所以就不对这些变换深入讨论了,这里仅从众参考文献中摘抄整理一些相关内容作为自己的一个备忘录,概念也许并不一定理解的准确,若以后杀入图像处理领域再行好好揣摩研究. 一.从小波分析到多尺度几何分析 小波分析取在从多学科领域中取得巨大成功的一个关键原因在于它比傅里叶分析能更"稀疏"地表示一维分段光滑或者有界变差函数.遗憾的是,小波分析在一维时所具有的优异特性并不能

http://poj.org/problem?id=3977 题目大意:有一堆数,取出一些数,记他们和的绝对值为w,取的个数为n,求在w最小的情况下,n最小,并输出w,n. ———————————————————— 两天时间,终于搞下. 这题显然我们唯一能做到的只有暴力,但是2^35显然不可取…… 但是显然我们折半搜索的话复杂度只有2^18左右所以没问题. 将数分成两堆,每一堆暴力求出所有情况并记录. 然后枚举第一堆,三分第二堆求解即可. (为什么三分呢?因为绝对值啊,一定最优解是在函数的最低点

前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法,主要是实现项目中的实时采集图片(工业高速摄像头采集)的图像识别的这一部分功能,虽然几经波折,但是还好最终还算顺利完成了项目的任务,忙碌一年,趁着放假有时间好好整理并总结一下,本文的内容包括:前面的部分是对支持向量机原理的分析,后半部分主要直接上手的一些实践的内容. 本文的原理部分针对支持向量机的原理,特别拉格朗日对偶性,求解拉个拉格朗日函数,以及和函数与核技巧再到软间隔和正则化等重要内容做了一些讨论.

这是Coursera上比较火的一门机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng.在自己看神经网络的过程中也的确发现自己有基础不牢.一些基本概念没搞清楚的问题,因此想借这门课程来个查漏补缺.目前的计划是先看到神经网络结束,后面的就不一定看了. 当然,看的过程中还是要做笔记做作业的,否则看了也是走马观花.此笔记只针对我个人,因此不会把已经会了的内容复述一遍,相当于是写给自己的一份笔记吧.如果有兴趣,可以移步<Machine Learning>仔细学习. 接下来是第一周的一些我认为需要格外注意的问题.

\(T1\)约定 比较水的\(dp\)题 上午想到了用区间\(dp\)求解,复杂度\(O(n^5),\)貌似没开\(long\ long\)就爆掉了 正解还是比较好想的,直接枚举从何时互不影响然后转移即可,复杂度\(O(n^3)\) #include<bits/stdc++.h> #define int long long #define MAXN 405 using namespace std; int ord[MAXN][MAXN],dp[MAXN][MAXN],l[MAXN][MAXN]

摘要:AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能. 本文分享自华为云社区<KubeEdge SIG AI发布首个分布式协同AI Benchmark调研>,作者:KubeEdge SIG AI (成员:张扬,张子阳). 人工智能技术已经在我们生活中的方方面面为我们提供服务,尤其是在图像.视频.语音.推荐系统等方面带来了突破性成果.AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能.KubeEdge SIG AI成员张扬和张子阳博士就AI Benchmark的困难与挑战,以及新兴的边缘

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.compl

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

今天写程序的时候要用到二维数组作参数传给一个函数,我发现将二维数组作参数进行传递还不是想象得那么简单里,但是最后我也解决了遇到的问题,所以这篇文章主要介绍如何处理二维数组当作参数传递的情况,希望大家不至于再在这上面浪费时间. 正文: 首先,我引用了谭浩强先生编著的<C程序设计>上面的一节原文,它简要介绍了如何将二维数组作为参数传递,原文如下(略有改变,请原谅): [原文开始] 可以用二维数组名作为实参或者形参,在被调用函数中对形参数组定义时可以指定所有维数的大小,也可以省略第一维的大小说明,如