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拉普拉斯图像矩阵在机械学习、计算机视觉、优化、网络分析等领域
2020-11-15 [97259]
本文摘要:上周在纽约举办的ICML2016上,Spielman受邀展开了整场演讲,与李飞飞在一定程度上的地位。其演讲内容是拉普拉斯矩阵在图片中的应用,我们翻译成他PPT的一些重点,获得PPT全文、页面iTunes。

耶鲁大学教授DanielAlanSpielman于1992年获得耶鲁大学数学和计算机科学学位,1995年在麻省理工学院获得了应用于数学的博士学位。他获得过许多奖项,包括1995年美国计算机学会博士论文奖、2002年IEE信息理论论论文奖、2008年和2015年哥德尔奖、2009年富尔克森奖、2014年波利亚奖等,还获得过麦克阿瑟奖学金。他是美国计算机学会的成员和康涅狄格的科学和工程学院,在设计和分析算法、网络科学、机械学习、数字通信和科学计算方面有非常丰富的经验和造诣。

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上周在纽约举办的ICML2016上,Spielman受邀展开了整场演讲,与李飞飞在一定程度上的地位。其演讲内容是拉普拉斯矩阵在图片中的应用,我们翻译成他PPT的一些重点,获得PPT全文、页面iTunes。演说内容介绍:拉普拉斯图像矩阵在机械学习、计算机视觉、优化、科学和网络分析等领域得到了很好的应用。

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Spielman的这个演说说明了矩阵为什么在这么多领域发挥光彩。特别是我们不展示拉普拉斯系统的解决方案,可以作为缓慢解决问题自然图表问题的直线程序。

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