境外开放课程——编辑志愿者

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Does the Financial Crisis Have a Role on Smoking Behavior?金融危机对吸烟行为有影响吗?
  Raya Muttarak(加州大学尔湾分校) 公共卫生研讨会于2012年5月7日录制.Raya Muttarak,Ph.D.
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Reconsidering Hope: An Ordinary Architecture For an Extra Ordinary Urbanism[重新审视:普通都市主义的普通建筑]
   Clement Blanchet(无) 如何使建筑,基础设施和自然融入一种新的集体主义形式?未来被推向某种阻力。为了取得进步,您必须抵抗几种现象。抗拒怀旧,抗拒政治,抗拒自然,抗拒乌托邦,抗...
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Learning the Parameters of Probabilistic Logic Programs from Interpretations[学习概率逻辑程序的参数]
   Ingo Thon;KU Leuven(鲁汶大学) ProbLog是逻辑编程语言Prolog的最新引入的概率扩展,其中事实可以用事实的可能性进行注释。这种概率语言的优势在于,与使用声明性模型的解释相比,它自然表达了...
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Lecture 1: Introduction to Convex Optimization I [Lecture 1:凸优化简介I]
  Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 好的。欢迎使用364a,这是凸优化。不幸的是,我不得不道歉开始上课。如果您正在观看,我想您会说-如果您在上课的预定时间观看,您会发现我不在。那是因为我在印...
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Lecture 1: Overview Of Linear Dynamical Systems[Lecture 1:线性动力系统概述]
  Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 我实际上只是从一些开始-我将介绍班级的一些技巧,然后我们将开始。今天的演讲将是一场有趣的演讲,因此它并不代表班级。因此,在结束时,您将不去思考,“嗯,...
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PN junction[PN结]
  Miro Zeman(德尔夫特理工大学) 在研究了物理原理之后,本届会议将对该主题进行更深入的回顾。在讲座中,讨论了PN结:第1部分介绍了第2部分要使用的基础知识。
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A Sketch-Based Distance Oracle for Web-Scale Graphs [基于草图的web尺度距离预测]
  Atish Das Sarma(乔治亚理工学院) 我们研究了计算大型图(例如网络图和社交网络)中的节点之间的距离的基本问题。我们的目标是能够实时回答节点对之间的距离查询。由于标准最短路径算法价格昂贵,...
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Cost-effective Outbreak Detection in Networks[网络中具有成本效益的爆发检测]
  Jure Leskovec(斯坦福大学) 我们应该阅读哪些博客以避免丢失重要信息?我们应该在水分配网络中的何处放置传感器以快速检测污染物?这些看似不同的问题具有相同的结构:可以将爆发检测建模为...
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Multi-Label Learning with Millions of Categories[多标签类别学习]
  Manik Varma(微软公司) 我们的目标是构建一种算法,用于在输出空间包含数百万个类别时将数据点分类为一组标签。这是一种相对新颖的监督学习环境,带来了有趣的挑战,例如有效的培训和预...
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Lock-Free Approaches to Parallelizing Stochastic Gradient Descent[随机梯度下降并行化的无锁方法 ]
  Benjamin Recht(加州大学伯克利分校 ) 随机梯度下降(SGD)是一种非常流行的优化算法,用于解决数据驱动的机器学习问题。由于其抗噪声,快速收敛速度和可预测的内存占用,SGD非常适合处理大量数据。然...
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Alternating Direction Method of Multipliers[乘子交替方向法 ]
  Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 诸如机器学习和大型网络上的动态优化等领域中的问题导致极大的凸优化问题,问题数据以分散的方式存储,并且处理元件分布在网络上。我们认为乘法器的交替方向方法...
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Independent Component Analysis[独立成分分析]
  Aapo Hyvärinen(赫尔辛基大学) 在独立分量分析(ICA)中,目的是将多维数据向量线性分解为尽可能统计独立的分量。对于非高斯随机向量,这种分解不等同于主成分分析所做的去相关,而是相当复杂...
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Monte Carlo Simulation methods[蒙特卡罗模拟方法]
  Christophe Andrieu(布里托斯大学) 该课程介绍了独立的组件分析和源分离。我们从简单的统计原理开始;检查与信息理论和稀疏编码的联系;我们概述了可用的算法;我们还展示了信息几何如何阐明ICA的几个...
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Automating Science[自动化科学]
  Ross D. King(曼彻斯特大学) 科学的基础是假设演绎方法和足够详细的实验记录,以实现再现性。我们报告了机器人科学家“亚当”的发展,它促进了两者的自动化。 Adam自主生成关于酵母酿酒酵母...
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Information-Theoretic Metric Learning[信息论度量学习 ]
  Jason Davis(斯坦福大学) 我们将度量学习问题表达为在马哈拉诺比斯距离函数约束下最小化两个多元高斯之间的微分相对熵。通过令人惊讶的等价,我们表明这个问题可以解决为低级内核学习问题...
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