Thursday, March 5th 2020, 12:56 pm

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第一周的总结,这门课其实是机器学习。

媒体与认知–概述

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机器学习^^

认知学习方法:

cognitive learning method

  • 模式与特征,特征提取、特征变换
  • 模式识别与机器学习
    • 贝叶斯决策、监督学习与非监督学习
    • 基于距离的分类器、概率图模型、支持向量机
    • 神经网络与机器学习
  • 媒体信息认知计算

课程大纲

  1. 概述
  2. 机器学习基础
  3. 深度学习
  4. 特征提取与降维
  5. 模式分类
  6. 隐含马尔可夫模型
  7. 支持者向量机、分类器集成
  8. 信息感知与媒体表达
  9. 认知心理学与认知科学
  10. 媒体信息认知计算
  11. 媒体认知相互作用、应用

参考书籍

http://www.deeplearningbook.org

《机器学习》 周志华

《多媒体技术》 林福宗

《普通心理学》彭聃龄

1.1 媒体与信息

媒体

信息的载体

分类:

ITU—T:

  • 感觉媒体

    Perception Medium

  • 表示媒体

    Representation Medium

  • 显示媒体

    Presentation Medium

  • 存储媒体

    Storage Medium

  • 传输媒体

    Transmission Medium

信息

信息是熵的减少—知识认知的内容
——Shannon

1.2 认知与信息处理

人的认知

  • 有限理性

机器智能

判据

图灵测试(Turing Test)
中文房间(Chinese Room)

计算机不可能通过程序来获得理解力

人工智能流派

符号主义方法

符号物理系统假说

连接主义方法

人工神经网络方法

行为主义方法

反馈是控制论中的基石,没有反馈就没有智能

重要领域:

模式识别

根据使用目的进行分类,聚类和判断

主要方法
  • 模板匹配
  • 结构模式识别
  • 统计模式识别
  • 人工神经网络(深度学习)
机器学习

通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能

主要研究内容

从数据中产生模型,即“学习算法”

案例
文字识别系统

[TH-OCR] (http://www.thocr.org)

文献筛选

1.3 媒体与认知相互作用

获取信息

拓展认知

创造新媒体

1.4 资源

基础知识

深度学习软件资源



媒体与认知      大二下 媒体与认知

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