图像语义分析和显著性检测

在 2017-10-16 发布于 播客 分类

本期嘉宾:秦瑶(UCSD 博士学生)
话题:计算机视觉

今天这期节目,UCSD 的博士学生秦瑶和我们介绍了计算机视觉方向的研究问题。 秦瑶主要在图像分割 (Image Segmentation) 和显著性检测 (Saliency Detection) 方向开展她的研究。

这一期节目中,我们主要聊了语义分析和显著性检测这两类计算机视觉的研究问题。 我们了解了这些问题是如何定义的,介绍了常用的解决方法 …


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漫谈 Boosting 算法

在 2017-10-09 发布于 播客 分类

本期嘉宾:张家鹏(UCSD 博士候选人)
话题:集成算法

直觉上来讲,我们会觉得一个机器学习模型的准确率要很高才有用。 如果有一个模型声称它能保证对于数据的任何分布,它都能保证达到 51% 的正确率, 我会觉得它弱爆了,并不会想用它来解决问题(除非我在考试,题目是选择题,并且只有两个选项)。

我们今天的节目就和这类听起来很“弱”的模型有关 …


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用机器学习近似 NP 困难问题

在 2017-10-02 发布于 播客 分类

本期嘉宾:戴涵俊
话题:用机器学习解决一类NP困难问题

计算机领域有一类困扰了科学家很久的问题,叫做NP困难问题。NP困难问题在生活中很常见,例如物流、城市规划等等都可以找到NP困难问题的原型。但这类问题至今都没有有效的、多项式时间内的解。计算机理论领域的研究者从搜索、构造等角度给出过很多种近似解法。人工智能在这类问题中会有怎样的应用呢?机器学习算法如何从多个小问题中找规律来解决这一大类问题呢?AlphaGo背后的强化学习算法又是怎么和这个问题联系起来的呢?我们以NP困难中的最小点覆盖问题为例,介绍机器学习算法在NP困难的组合优化问题上的应用。

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在线教育带来新的数据契机

在 2017-09-25 发布于 播客 分类

本期嘉宾:翟真
话题:教育领域里的数据

网易公开课等网络课程,降低了越来越多人获得新知识的门槛;相较于传统的作业本和试卷,在线的作业、考试也使整个教学过程更高效便捷。更重要的是,这些线上的教育平台提供了一种系统地获得、整理、分析学生在学习过程中每一步的相关数据。例如,哪一段教学视频是学生重复看了很多次才看懂的,做作业时学生在做出了哪些错误的尝试之后得出了正确答案…… 通过分析这些数据,老师可以更有针对性地利用课堂时间;在学生做作业时,在线作业系统可以给出更有针对性的提示 …


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给神经网络做减法

在 2017-09-18 发布于 播客 分类

本期嘉宾:林政豪
话题:深度学习

在过去的几年中,深度神经网络给很多机器学习任务带来了很大的突破。从图像识别到机器翻译,在深度学习的帮助下,很多任务已经实现了超过人类平均水平的精度。然而精度的提升背后的代价是数以百万计的参数,和长达几天甚至几周的显卡上的运算需求。大量的功耗和庞大的模型,限制了深度学习模型在手表手机等小型电子设备上的应用。那么我们该如何在不损失太多精度的同时,给深度网络做减法,让深度学习可以更好的应用在嵌入式系统中呢?本期节目我们从硬件的角度讨论深度学习的优化。

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