[問題] 物理人想玩影像

看板Physics作者 (BrowningZen)時間6年前 (2019/08/05 06:36), 編輯推噓0(0推 0噓 14→)
留言14則, 2人參與, 6年前最新討論串1/1
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! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.217.170.79 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Physics/M.1564958183.A.3C3.html
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如果是光學approach的生物訊號,要會gaussian
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如果是電子轉移appraoch的生物訊號,要會lorentzian
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如果是散射訊號,要會loigt
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如果是連續樣本,含大量fluctuation要smooth,要會
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convolution
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做時域分析,要會fdtd;頻域分析,要會fdfd
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計算機架構是當你的data量大到,用fortran都要跑一周,節省
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時間再用的
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線性代數是不同空間(R-K轉換,座標轉換)會用到
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找一本rumerical recipe, numerical science,自己照範例打
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會有一點點感覺
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如果是訊號樣本自身消散與生成,可能用到renormalization
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玩影像有兩種:simulation or data analysis,兩種approach
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統計 DL還是根基於統計的 除非自創網路不然不用計結
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