作者BrowningZen (BrowningZen)
看板Physics
标题[问题] 物理人想玩影像
时间Mon Aug 5 06:36:21 2019
各位大大大家好, 我是在念物理研究所的菜逼巴
由於常常有在接触生物影像处理(segmentation跟deconvolution)的关系慢慢也对电脑视
觉跟深度学习越来越有兴趣, 对发展很厉害的理论没有特别大兴趣, 不过希望在改善跟应
用的方面多了解一些
一直以来学习方式都是先学背景知识再学主菜, 所以想问问看会需要补些什麽知识呢?
领域知识跟写程式倒是还好, 可是相关进阶数学的话, 之前只有修过讯号与系统, 影像分
析, 数值方法跟最佳化会比较相关, 会需要很多机率统计跟计算机结构吗?
最近在看的上课影片好像也只用到线代
https://machine-learning-for-physicists.org
还有如果没有特别想要当资工型的data engineer/scientist, 而是留在学术界用data玩s
cience的话会有什麽建议吗?
谢谢大家!
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1F：→ dhtsai: 如果是光学approach的生物讯号,要会gaussian 08/05 07:11
2F：→ dhtsai: 如果是电子转移appraoch的生物讯号,要会lorentzian 08/05 07:14
3F：→ dhtsai: 如果是散射讯号,要会loigt 08/05 07:15
4F：→ dhtsai: 如果是连续样本,含大量fluctuation要smooth,要会 08/05 07:17
5F：→ dhtsai: convolution 08/05 07:17
6F：→ dhtsai: 做时域分析,要会fdtd;频域分析,要会fdfd 08/05 07:20
7F：→ dhtsai: 计算机架构是当你的data量大到,用fortran都要跑一周,节省 08/05 07:21
8F：→ dhtsai: 时间再用的 08/05 07:21
9F：→ dhtsai: 线性代数是不同空间(R-K转换,座标转换)会用到 08/05 07:22
10F：→ dhtsai: 找一本rumerical recipe, numerical science,自己照范例打 08/05 07:24
11F：→ dhtsai: 会有一点点感觉 08/05 07:24
12F：→ dhtsai: 如果是讯号样本自身消散与生成,可能用到renormalization 08/05 07:31
13F：→ dhtsai: 玩影像有两种:simulation or data analysis,两种approach 08/05 11:14
14F：→ AmibaGelos: 统计 DL还是根基於统计的 除非自创网路不然不用计结 08/05 15:06