作者BrowningZen (BrowningZen)
看板Physics
標題[問題] 物理人想玩影像
時間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
由於常常有在接觸生物影像處理(segmentation跟deconvolution)的關係慢慢也對電腦視
覺跟深度學習越來越有興趣, 對發展很厲害的理論沒有特別大興趣, 不過希望在改善跟應
用的方面多了解一些
一直以來學習方式都是先學背景知識再學主菜, 所以想問問看會需要補些什麼知識呢?
領域知識跟寫程式倒是還好, 可是相關進階數學的話, 之前只有修過訊號與系統, 影像分
析, 數值方法跟最佳化會比較相關, 會需要很多機率統計跟計算機結構嗎?
最近在看的上課影片好像也只用到線代
https://machine-learning-for-physicists.org
還有如果沒有特別想要當資工型的data engineer/scientist, 而是留在學術界用data玩s
cience的話會有什麼建議嗎?
謝謝大家!
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1F：→ dhtsai: 如果是光學approach的生物訊號,要會gaussian 08/05 07:11
2F：→ dhtsai: 如果是電子轉移appraoch的生物訊號,要會lorentzian 08/05 07:14
3F：→ dhtsai: 如果是散射訊號,要會loigt 08/05 07:15
4F：→ dhtsai: 如果是連續樣本,含大量fluctuation要smooth,要會 08/05 07:17
5F：→ dhtsai: convolution 08/05 07:17
6F：→ dhtsai: 做時域分析,要會fdtd;頻域分析,要會fdfd 08/05 07:20
7F：→ dhtsai: 計算機架構是當你的data量大到,用fortran都要跑一周,節省 08/05 07:21
8F：→ dhtsai: 時間再用的 08/05 07:21
9F：→ dhtsai: 線性代數是不同空間(R-K轉換,座標轉換)會用到 08/05 07:22
10F：→ dhtsai: 找一本rumerical recipe, numerical science,自己照範例打 08/05 07:24
11F：→ dhtsai: 會有一點點感覺 08/05 07:24
12F：→ dhtsai: 如果是訊號樣本自身消散與生成,可能用到renormalization 08/05 07:31
13F：→ dhtsai: 玩影像有兩種:simulation or data analysis,兩種approach 08/05 11:14
14F：→ AmibaGelos: 統計 DL還是根基於統計的 除非自創網路不然不用計結 08/05 15:06