H********g
发帖数: 43926 | 1 【 以下文字转载自 Biology 讨论区 】
发信人: mitbbsrobot (机器人), 信区: Biology
标 题: 颠覆性的突破很多都是从非著名机构出来的
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Oct 7 16:26:37 2016, 美东)
不要因为是非著名机构出的成果，就认为是造假。现在看80年代90年代的一些重大突破
，到现在已经开始广泛应用的，很多原始作者都是各种名气平平机构出来的，比河科大
差的远。
举个例子，
SVM发明者，1958年，他在撒马尔罕(现属乌兹别克斯坦)的乌兹别克国立大学完成了硕
士学业。1964年，他于莫斯科的控制科学学院获得博士学位。毕业后，他一直在该校工
作直到1990年，在此期间，他成为了该校计算机科学与研究系的系主任。
1995年，他被伦敦大学聘为计算机与统计科学专业的教授。1991至2001年间，他工作于
AT&T贝尔实验室(后来的香农实验室)，并和他的同事们一起发明了支持向量机理论。他
们为机器学习的许多方法奠定了理论基础。
现在热门话题，深度学习里边CNN之父也是一路普通学校上来
扬·勒丘恩于1960年生于法国巴黎附近。他1... 阅读全帖 |
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H********g
发帖数: 43926 | 3 我一直想搞清楚卷积到底怎么回事 你们能把这个浅显地科普一下也好 |
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d****o
发帖数: 32610 | 4 这个我也讲不出啥花花来
比如说，那天说的掷两个色子也算一种卷积 |
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n****4
发帖数: 12553 | 6 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: wsn2017 (萎缩男2017), 信区: Military
标 题: 迈克尔·乔丹来中国签约 出任蚂蚁金服的技术顾问
发信站: BBS 未名空间站 (Sun May 28 13:41:25 2017, 美东)
5月27日，蚂蚁金服在杭州举办技术日大会，期间CEO井贤栋宣布成立科学智囊团，在全
球范围内招揽各领域的世界级学者加盟。
让人兴奋的是，会上蚂蚁金服同时宣布，人工智能领域的世界级泰斗迈克尔·欧文·乔
丹（Michael I.Jordan）正式受聘成为蚂蚁金服新成立的科学智囊团（Scientific
Advisory Board）的主席，也是蚂蚁金服首位技术顾问。除了蚂蚁金服，百度、腾讯在
内的中国其他科技公司同样在引入学术界顶尖专家投入巨大，助力中国跨越“基础学科
”领域的巍巍大山。
迈克尔·乔丹，知名的计算机科学和统计学者，主要研究人工智能和机器学习。
根据公开资料，他的主要贡献包括：指出了机器学习与统计学之间的联系，让学界认识
到了贝叶基网络的重要性；他还发展了Jordan网络，是递归神经网络的一种。
乔丹目前... 阅读全帖 |
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l*****o
发帖数: 19653 | 7 今天你的状态，是以前你所有状态的一个函数
但是
以前所有状态的卷积对你的影响
也未必有眼前一只蝴蝶大。。。
前者是经典理论
后者是量子理论 |
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a******m
发帖数: 3422 | 8 是啊。
其实，女人都是有女人味的。但大多是在她们爱与感受到被爱的时候，而这种温柔和恬
静如果能持续长一点时间，乃至一直如此，就会形成 —— 气质，像行云流水一样，挥
洒自如，即使是别人对她大吼大叫，她也只是轻言微笑，这种力量能让喷勃的火山化为
冷静的冰川；一个眼神，就能抚慰无尽的痛楚。在无言的默默之中，蕴含无限的激励，
让男人勇往直前，所向披靡，即使是天上的月亮，他都会自信而肯定地说：是的，我能
把它摘下来！
当然，有些女人，她们忘记了自己是女人。要的是势均力敌；要的是像男人那样展示螯
力，四处出击；像火山一样喷发，一飞冲天，让火焰和灰尘遮住半边天；像四月的天，
会瞬间风云突变，狂风呼啸，卷积着沙石。天空？我也要把它撕个口子，给你看看！
男人说：我的天啊！好吧，你拿去吧，都给你了，我离开，去开辟新的一片天！
西方的女人，法国的女人，都说她们风姿绰约，都说苏菲玛索是法国的女人代表。。。
以前写过一篇旧文：
其实吧，Sophie Marceau也并不是长得有多漂亮精致，比她长漂亮的，在欧洲一些小城
的街道上，或是超市里，或是图书馆里，随处可见。。。
关键在于她那种气质，法国人的气质，更准确... 阅读全帖 |
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i******t
发帖数: 22541 | 9 在 苍茫的大地上， 狂风， 卷积着 乌云。。。。 |
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z***r
发帖数: 97 | 10 进入十一月的第二周，湾区下了第二场秋雨。不大，淅淅沥沥的滴了两天，打湿了干了
一整个夏天的地面。今天又放晴了。
十一月，北京已是下了第一场雪，入冬了。朋友圈晒了一圈雪景，刚刚消停下来。湾区
，雨后初晴，却才正式有了秋天的意思。和北京一样，这里秋天的时候，天也总是特别
的高远。颜色也不像夏季那样湛蓝湛蓝的浓烈，纯粹， 而是淡得多了，似乎是因为渐
高渐远稀释了蓝色。又或者，天并没有高远多少，云却是低了。大团大团的白云就飘在
山腰，树梢。看上去蓬蓬暄暄的，像孩子们爱吃的棉花糖。可是飘得很快，像天空舰队
，又像羊群。从天空的一头，飘向另一头。偶然有小朵的落在后面，像个掉队的小孩子
，慌慌张张的往前飞跑，一会儿就不见了。
自从有了网络语言，很多词都用废了，比如明媚。可是秋天湾区的阳光，却似乎找不出
其他词来形容。既不是夏天的热烈，也不是冬天的苍白，就是很明媚的感觉。阳光洒下
来，照到的地方都增添了温暖明媚的色彩，像女孩子；照不到有阴影的地方就有一种很
肃穆的暗的感觉。上班开进公司， 有一条车道，两旁有特别高大的树木，好像一条幽
暗的隧道。 车开进去往两边一看，透过暗的枝条的间隙，阳光一格一格一条... 阅读全帖 |
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J***s
发帖数: 178 | 12 我看过一点他们的东东, 神吗卷积呀傅立叶变换啊一大堆东东, 还不如挖轮自助餐那个
半文盲的直觉... |
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h*******e
发帖数: 1968 | 13 可能快10年没有解过偏微分方程租了，现在做流体力学的东西，整天要捣腾这个
白发的做了院长的化学工程系的老板，兢兢业业地手推了20来页的方程给我，
我看到Bessel函数，偏微分方程组，就晕掉了。
当年在吉大就数数学得不好，3年级以后数学课少了，光剩量子力学什么的了成绩单才
很好看起来。当年师兄们告诉我，数学还有什么电子线路课都不重要，5555，
后悔死了。对不起尹景学，欧维义这样的又牛又好的老师，（吉大当年大部分
教基础课的老师真是很棒）
现在脑子里面就剩下一些很基本的积分，微分，线性代数还行，复变函数付丽叶变换
还记得一点，偏微分方程组全忘了，就记得老欧上课讲的照猫画猫来着。
问题是，我的高数书全没了，555555555555555555555，我照什么照猫画猫啊！
当年好像是superstring出国书没有了，我东拿西凑给凑齐寄了一套吧。
临自己要出国时候，本科生卖书，我居然也没能给自己买一套。
现在手上一本高数书也没有了，老公出国也没有带高数的书，
真没想到，10年以后做实验的我，还要再来重学偏微分方程组贝塞尔函数，还有那
些张量卷积的积分。找了些英文的，读起来太费劲了。
教训啊 |
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c*******d
发帖数: 1763 | 14 稍稍对中国高校有些注意的人都会知道著名的上海交通大学和西安交通大学，但中国冠
以交通大学名的却决不止这两所，至少西南交通大学和北方交通大学（北京交通大学）
也同样引人注目。北大未名BBS里有一个交大国际论坛，由这四所交通大学，加上亚洲
名校、台湾的新竹交通大学共同组成。那么，这五所间究竟有什么联系呢？相信大多数
人除了知道上海交大与西安交大的血缘关系外，其他是一无所知的。因为交大的这历史
太复杂，条理太乱，以至便是交大学生也不一定能说清楚。
交通大学前身南洋公学诞生于1896年，与同为盛宣怀创办的北洋大学堂同为中国
近代历史上中国人最早创办的大学。从此南洋北洋交相辉映，开创了中国高等教育史的
新篇章。其实客观公正地讲，中国第一所具有高等学府意义的大学是北洋大学堂也即今
天天津大学的前身，南洋公学则为第二。但由于19世纪末天津闹义和团，北洋大学堂师
生被迫转移到上海南洋公学教学，因此近代中国第一批大学生是在南洋大学毕业，学生
中较为出名仍在世的有曾任清华副校长的张维等。
北洋大学堂虽然早于南洋公学，但由于战乱原因，发展一直不如南洋公学，特别
是抗日迁自西安联合北平其它院校成立北洋工学院，... 阅读全帖 |
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c*******d
发帖数: 1763 | 15 稍稍对中国高校有些注意的人都会知道著名的上海交通大学和西安交通大学，但中国冠
以交通大学名的却决不止这两所，至少西南交通大学和北方交通大学（北京交通大学）
也同样引人注目。北大未名BBS里有一个交大国际论坛，由这四所交通大学，加上亚洲
名校、台湾的新竹交通大学共同组成。那么，这五所间究竟有什么联系呢？相信大多数
人除了知道上海交大与西安交大的血缘关系外，其他是一无所知的。因为交大的这历史
太复杂，条理太乱，以至便是交大学生也不一定能说清楚。
交通大学前身南洋公学诞生于1896年，与同为盛宣怀创办的北洋大学堂同为中国
近代历史上中国人最早创办的大学。从此南洋北洋交相辉映，开创了中国高等教育史的
新篇章。其实客观公正地讲，中国第一所具有高等学府意义的大学是北洋大学堂也即今
天天津大学的前身，南洋公学则为第二。但由于19世纪末天津闹义和团，北洋大学堂师
生被迫转移到上海南洋公学教学，因此近代中国第一批大学生是在南洋大学毕业，学生
中较为出名仍在世的有曾任清华副校长的张维等。
北洋大学堂虽然早于南洋公学，但由于战乱原因，发展一直不如南洋公学，特别
是抗日迁自西安联合北平其它院校成立北洋工学院，... 阅读全帖 |
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j******n
发帖数: 21641 | 16 说感恩, 回忆东大时, 首先是觉得东大的建筑群很美, 这是其他学校不能比的, 不过,
这篇简单回忆几个老师. 说起来工科学校里, 教学质量东南恐怕仅次于清华, 起码我在
校的时候是, 很多硬指标都靠前, 当时科研排名其实也靠前. 真不知道后来怎么就被甩
下去了.
叶善专老师应该是我认识的第一个东大老师, 因为入学前就认识了. 当时就觉得很严肃
的一个人, 后来上他的课才发现其实很诙谐. 他不象曹恕上课都用英文讲, 他还是中文
, 有点口音, 但胶片都是英文. 我从他那开始喜欢用图书馆的英文教材, 而不是课堂用
的中文教材. 他的课条理清楚, 深入浅出, 一听就明白, 也正因为如此, 我大学期间考
试分数最差的一次是他的课, 当时就觉得好象自己都懂了, 课后就没怎么学. 他很少做
科研--如果不是一点不做的话, 但可能大学里这种教学一流的人的重要性比那些发很多
垃圾文章的所谓科研牛人要更高. 遗憾地是, 我现在读新闻发现自己几乎是个物理盲,
当然这主要是因为我后来都去搞逻辑或者数学之类的东西了.
王步高老师很多人都认识的, 他口音就更重了, 当时还老提到自己和江泽民是老乡, 还
有全国各... 阅读全帖 |
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n****e
发帖数: 18 | 17 李沪曾, 同济大学机械制造及自动化教授、博士生导师。广东梅县人。1970年现南京理工
大学特种机械专业本科毕业。1981年浙江大学机械制造专业硕士研究生毕业。1992年德国
柏林工业大学设计与制造系研究生毕业，并以优异成绩获工学博士学位，导师施布厄(Spu
r)教授。1981至1987年在浙江大学机械系任教。曾任同济大学机械制造及自动化教研室主
任、现代制造技术研究所副所长。1994至1998年五度担任德国学术交流中心(DAAD)选拔中
国留学生特聘首席中国专家。主讲《现代机械加工工艺》、《机床切削动力学》、《机械
制造装备》、《系统工程理论与应用》等课程。发表“非线性振动卷积积分方程组快速数
值解”、“机床动态切削建模中的相位关系”、“高速切削加工技术在模具和模型制造中
的应用”等论文。著作有《平面端铣切削振动的理论分析、实验研究与计算机时域仿真》
(德文)和《精密加工》。科研成果有“机床切削振动的建模、计算机仿真与控制”，“微
型计算机计算机床挂轮的通用商品化软件”，“不加均衡随机激励快速测定小阻尼结构固
有频率”等。
当前科研项目有国家计委《中华人民共和国科技发展项目》“高速铣削 |
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H**7
发帖数: 8624 | 18 从你们南边下过来的? 刚散步回来, 外面还是狂风卷积着乌云 ... 白鸬在乌云和田野间高傲地飞翔.
先砸包子, 你慢慢润色. |
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i*******D
发帖数: 993 | 19 比如普通的xeon cpu的机器。用来从800x600的图片中把特定物体边界识别出来。可以
用caffe搭个cnn出来吧。那么在这种应用下，是不是一种选择就是cpu+ram来算，即便
是双xeon的cpu+32gb的ram算起来也不如一个1050的显卡和4g显存算起来快吧？用gpu来
算再用ram的话产生的overhead就非常非常大了吧？那么在这种情况下主要的瓶颈是内
存还是是cpu？我感觉内存决定了多少层和多深？cpu或者gpu决定了运行起来多快，尤
其是训练时候？二者都是随节点数的平方增长的？我是外行哈，就是有点想买个电脑来
以后干点这些工作，有谁做过类似的给点装机指导哈~~提前谢过 |
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A***l
发帖数: 461 | 20 上tensorflow吧，比caffe好用多了。 |
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i*******D
发帖数: 993 | 21 比如普通的xeon cpu的机器。用来从800x600的图片中把特定物体边界识别出来。可以
用caffe搭个cnn出来吧。那么在这种应用下，是不是一种选择就是cpu+ram来算，即便
是双xeon的cpu+32gb的ram算起来也不如一个1050的显卡和4g显存算起来快吧？用gpu来
算再用ram的话产生的overhead就非常非常大了吧？那么在这种情况下主要的瓶颈是内
存还是是cpu？我感觉内存决定了多少层和多深？cpu或者gpu决定了运行起来多快，尤
其是训练时候？二者都是随节点数的平方增长的？我是外行哈，就是有点想买个电脑来
以后干点这些工作，有谁做过类似的给点装机指导哈~~提前谢过 |
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A***l
发帖数: 461 | 22 上tensorflow吧，比caffe好用多了。 |
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T*******0
发帖数: 14 | 23 主要瓶颈是显存。GPU在cnn的速度优势不是cpu可比的。在计算的时候，数据会存储在
gpu的显存中。当model过大无法完全存储在显存中的时候，显卡就需要把部分model存
储在内存中，然后需要不断的从内存中掉入、存储model。这时候，cpu和ram的I/O速度
远跟不上gpu的速度，gpu就需要闲置等待I/O结束后再继续计算。
做cv方向的deep learning，cpu/ram不是很重要，好显卡+大显存的用处会大得多得多。
另外，像楼上说的，你可以考虑tensorflow。比caffe强大、灵活。 |
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d*****l
发帖数: 8441 | 25 二维卷积的快速算法也还是要2维的FFT，而二维的DFT就是两个一维的DFT而已。 |
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k**********g
发帖数: 989 | 26 图像处理还是培养了不少差不多先生／女士滴，反正计算结果看起来近似就可以了 |
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D***r
发帖数: 7511 | 27 感觉图像处理基本就是EE
现在跟machine learning结合得多，才稍微像CS了一些
不过又有人说ML不算CS |
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发帖数: 1 | 28 FAQ
为什么在版上写日记？
---为了督促自己学习，汇报学习进度，希望大牛能指指路，也为了互相交流经验。经
验包括不限于转行cs，原来的化学过柱子爬板子，英国，美国，技术细节。给自己留个
回忆。
为什么第一篇序号是0？
---据说码农的世界里数字的起点是0不是1。特此致敬。
我的背景？（先简单写写，有兴趣再细写）
---小学四年级时学过basic语言，到现在也清楚的记得什么let a=1，为什么要用行号
，run input print命令，苹果机中华机。后来因为小学生实在理解不了函数的概念，
就荒废了。不过那时埋下了计算机的种子。知道对着屏幕敲一堆代码可以显示一个画画
的小乌龟。用字符作画。
一转眼到了初中，学校有了机房，那时还用5.25寸软盘，老师最高配的电脑是AMD的K6-
II，那时瑞星还借着公安部评比第一的说辞骗人。WPS，ctrl+qiubojun，dos，扫雷空
当接龙，foxbase数据库，那时开始大量买电脑杂志，主要是《电脑爱好者》摞起来有2
米高，还有一些电脑报之类的。那时电脑上有个制作动画的程序叫ani什么的，但是旁
边的人就是故意不告诉我如何启动。其实就是di... 阅读全帖 |
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P*****x
发帖数: 72 | 29 AMD 支持openCL, 没有cuda. 看你做什么计算了。卷积神经网只有cuda的framework. |
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i*******D
发帖数: 993 | 30 比如普通的xeon cpu的机器。用来从800x600的图片中把特定物体边界识别出来。可以
用caffe搭个cnn出来吧。那么在这种应用下，是不是一种选择就是cpu+ram来算，即便
是双xeon的cpu+32gb的ram算起来也不如一个1050的显卡和4g显存算起来快吧？用gpu来
算再用ram的话产生的overhead就非常非常大了吧？那么在这种情况下主要的瓶颈是内
存还是是cpu？我感觉内存决定了多少层和多深？cpu或者gpu决定了运行起来多快，尤
其是训练时候？二者都是随节点数的平方增长的？我是外行哈，就是有点想买个电脑来
以后干点这些工作，有谁做过类似的给点装机指导哈~~提前谢过 |
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O*******d
发帖数: 20343 | 31 来自主题: Programming版 - 数学的美 不是很难. 画一个点时,同时把一圈八个点按着距离也加点颜色. 相当于做了一个卷积
convolution |
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s******r
发帖数: 85 | 32 gsl似乎有现成的库，但不知道怎么用？
还有什么好办法？ |
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N***m
发帖数: 4460 | 33 卷积俺n>10年前似乎学/用过，之后就很少听说了，呵呵 |
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t****t
发帖数: 6806 | 34 你不是EE的当然不常用. 我们做信号处理的, 做卷积就跟写i++一样平常. |
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t****t
发帖数: 6806 | 35 第一题我跟同事讨论了下思路, 做卷积确实是神来之笔, 没人提示别说一个小时, 一个
月我也想不到 |
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n*****6
发帖数: 606 | 36 属于急来抱佛脚的，要写程序个卷积的，两个复变量序列，要用浮点数，运算都要用整
数。哪为有程序给个COPY最好，来LA我请吃饭。 |
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f*******a
发帖数: 663 | 37 C++的并行不太了解，说点和其他的。
既然是瓶颈，这么一小段代码可以稍微花点心思。你的代码里有太多不必要的乘法运算
，其实都只是加法，或者只需执行一次。另外读写用指针应该更有效率。
另：真想快，用FFT来算卷积。
y |
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f*******a
发帖数: 663 | 38 C++的并行不太了解，说点和其他的。
既然是瓶颈，这么一小段代码可以稍微花点心思。你的代码里有太多不必要的乘法运算
，其实都只是加法，或者只需执行一次。另外读写用指针应该更有效率。
另：真想快，用FFT来算卷积。
y |
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g****t
发帖数: 31659 | 39 FIR按FFT算卷积的思路,直接能套上.
IIR快速计算的思路是什么?
尤其是,还需要考虑截断误差造成不稳定的情况下? |
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N******K
发帖数: 10202 | 40 我觉得应该发明一个数学专用键盘 多提供一些符号 比如卷积
用这些莫名其妙的东西做符号 是削足适履的傻逼行为 |
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m***r
发帖数: 359 | 41 机器学习周报 2015-03-08
http://ml.memect.com/weekly/2015-03-08/
2015-03-08 星期日，完整版 24 条
机器学习中距离和相似性度量方法 @陈晓鸣在硅谷
机器学习ML简史 @数盟社区
Peter Norvig解决编程问题的机器学习 @网路冷眼
欧洲人脑计划改变其治理结构 @金连文
Hopfield Neural Networks为什么没有人提了呢？ @西瓜大丸子汤
2015-03-07 星期六，完整版 31 条
52nlp上HMM相关文章索引 @52nlp
TKDE： Tweet分割和在NER上的应用 @AixinSG
音乐文件聚类和可视化 @爱可可-爱生活
Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA @爱可可-爱生活
学术种子网站AcademicTorrents @阳志平1949
2015-03-06 星期五，完整版 38 条
踹不倒的谷歌大狗是怎样炼成的 @杨静Lillian
DeepDive Open Datasets @爱可可-爱生活
NICAR15上的报告，总结文本可视化 @爱可可-爱生活
张雨石的《... 阅读全帖 |
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w***g
发帖数: 5958 | 42 我不懂底层工艺，假设用相当的工艺，我觉得FPGA能做到更高的集成度，
更省芯片面积更省电，或者在相同的面积上做到更大的数据规模。
一个可能的方向就是把一个卷积的一个窗口加上activation用一个硬件
单元实现。然后在内部就可以做各种龌龊的优化。这样应该能比用浮点
数指令一个乘法一个乘法做能快好几倍。
我其实特别期待Intel的带FPGA的CPU，不知道什么时候能出来。
FPGA的劣势：１.还是无法避免内存带宽瓶颈。
2. 编程序比GPU更底层，开发更慢。
3. 上层算法变动太快，不确定性太高。很可能一个算法优化直接导致
CPU性能急剧上升。
4. 价格下不来。 |
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k****f
发帖数: 3794 | 45 intel买了altera，以后可以cpu嵌入fpga，用fpga优化矩阵乘法和卷积，比gpu会快不
少的。不过fpga程序可就难多了，需要有人造好轮子。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 46 很明显这是EE的题。这里都是CS的。
变量1和2分别就是电压和电流。
你需要算他们之间的传递函数。吹的悬一点
就是什么kalman filtering,维诺卷积等经典算法。
说的土一点就是把电压和电流分别作傅立叶变换，
然后V(jw)/I(jw) fitting算出来传递函数，以及误差区间。
在3*sigma以外的点就是有问题的点。
你可能不适合这个工作。线性系统理论这方面基础得一年甚至几年
才行。本科的工程数学至少要学复变函数，积分变换两门课。但这些东西
学了也没什么大用。不如学个java.
如果连传递函数四个字都不知道，去
处理传感器的信号是没有意义的。 |
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y**b
发帖数: 10166 | 47 上nv一个openacc训练课，顺便跟着玩了一点dl，毫无基础，dl讲的很糟糕，连卷积概
念都不谈，很快lab在aws上用几千几万个图片训练识别鲸鱼脸，训练过程显示使用了几
千个参数。
1. 难道dl就是确定优化这几千几万个参数？当时没回味过来没提问，现在在这里问问。
2. 那运算规模还挺大的，自动驾驶车辆哪有这能力？要是连不上云呢？
3. 有没有关于dl基本原理的简单介绍？ |
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