- 内容
- 地点:东区会议室
- 时间:9:00-11:30
- 安排:(45min 讲解 + 讨论 + 5min 休息) * 3
- 部分报告内容因涉及一些未发表和计划中的工作没有公开,感兴趣的同学可以与相关老师邮件联系(邮箱地址在老师个人主页),参与实验室相关科研项目.(加入 CAMA-LAB)
- 面向对象:准研一学生 + 大一、大二本科生
- 场地:杭电东校区
- 时间:7月17号-9月15号 (工作日:8:00-17:30)
- 内容
- 机器学习/深度学习 + 计算机视觉应用
- 课题/项目:选择部分学生,参与老师的研究课题/项目
- 形式
- 每周
- 老师指定学习内容,并进行部分讲解
- 学生自学为主,鼓励自由讨论
- 定期开会讨论
- 提交技术报告(算法**、编程实现、实验结果及分析)
- 暑期结束
- 提交大报告、项目总结
- 选择部分学生,在 2017-18 学年持续参与老师课题
- 每周
- 讨论方式
- 线下:东区和老师、研究生学长交流
- 线上:Twist 为主,QQ 群为辅
- 高强度、严要求、安全第一
- 关于作业
- 每周一会对上周的作业进行讲解
- 讲解幻灯片和相关资料会上传到 Github
- 每周三会发布一份上周作业的标准答案
- 标准答案会发布到 Twist 上
- 非班上成员可以联系 awolegechu@gmail.com 获取答案
- 每周一会对上周的作业进行讲解
第一周:热身 (7 月 17 日 - 7 月 22 日)
- Python 编程基础
- 图像表示:
- 矩阵、颜色空间
- 图像特征:像素值、颜色直方图、梯度直方图、LBP
- 作业:图像读写、特征提取
- 回归:
- 算法:线性回归,线性回归+正则项(L1, L2)
- 优化:梯度下降法
- 测度:欧式距离、街区距离、范数、Loss
- 作业:波士顿房价预测
第二周:分类 (7 月 24 日 - 7 月 29 日)
- 算法:k-NN, Logistic Regression, 决策树
- 作业:
- MNIST 手写数字识别、CIFAR-10 图像分类
- 采用第一周的特征 + 第二周的方法(多种组合,对比结果)
- 井字棋胜负判断 (需动手实现 ID3 决策树算法)
第三周:经典算法 (8 月 1 日 - 8 月 5 日)
- 支撑向量机
- 推荐博文:SVM《理解SVM的三层境界》
- 图像特征:SIFT, Visual BoW
- 作业:井字棋胜负判断 (允许使用 scikit-learn 等 Package)
第四周:无监督学习(Unsupervised Feature Learning, Manifold Learning) (8 月 7 日 - 8 月 12 日)
- Andrew Ng 论文
- 聚类:K-means, K-means++
- 降维:PCA, ICA, ZCA, LLE, AE
- 作业:客户聚类
- 推荐阅读:pluskid 博客
扩展:
- 经典方法:谱聚类、朴素贝叶斯、EM算法、稀疏编码 Sparse Coding
- 集成学习:Adaboost, Random Forest, gdbt (XGBoost)
- 结构化学习 Structured Learning
- 排序学习 Learning to Rank
- 强化学习 Reinforcement Learning
- 模仿学习 Imitation Learning
第六周:神经网络 DNN&CNN (8 月 21 日 - 8 月 26 日)
- 概念:卷积, Pooling, Stride, Padding, Data Augmentation, Learning Rate, Momentum, Softmax, ReLU, BP, SGD, Cross-Entropy Loss
- 网络:LeNet, AlexNet, VGGnet, GoogLeNet, ResNet
- 框架:Keras
- 作业:mnist 数字序列识别
第七周:神经网络提升 (8 月 28 日 - 9 月 2 日)
- 内容
- 神经网络的训练
- 物体检测与分割
- 卷积神经网络的可视化与理解
- 训练卷机神经网络的工程技巧
- 论文阅读:Deep Learning 推荐阅读论文(余宙)
- Kaggle 课堂项目:SVHN 单数字识别
第八周:递归神经网络(9 月 4 日 - 9 月 8 日)
- 网络:RNN, LSTM
- 作业:Image Captioning,使用框架实现
扩展:
- 经典应用论文:Deep Learning 推荐阅读论文(余宙)
- 生成对抗网络:GAN, CGAN, DualGAN, CircleGAN
教师 | - | - | - | - | - |
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俞俊 | 高飞 | 谭敏 | 余宙 | 朱素果 | 匡振中 |
助教 | |||||
罗宇矗 | 钱哲琦 | 朱朝阳 | 项晨钞 | 施圣洁 | 张海超 |
孟宣彤 | 郑光剑 | 吴炜晨 |