境外开放课程——按学科专业列表
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Finding a Better k: A Psychophysical Investigation of Clustering[寻找一个更好的k：聚类的心理物理研究]
  Joshua M. Lewis(加州大学圣地亚哥分校) 找到数据集中的组数k是在无监督机器学习领域中的一个重要问题，其应用跨越许多科学领域。然而问题是困难的，因为它是模糊和分层的，并且当前用于找到k的技术经常...
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Parameter Learning Using Approximate MAP Inference [基于近似映射推理的参数学习]
  Pawan Kumar Mudigonda(牛津大学) 近年来，机器学习已经开发出一系列用于参数学习的算法，其避免估计分区函数，而是依赖于精确的近似MAP推断。在此框架内，我们考虑两个新主题。在第一部分中，我...
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Some Machine Learning Problems that We in the Computer Vision Community Would Like to See Solved[我们计算机视觉界想要解决的一些机器学习问题]
  William T. Freeman(麻省理工学院) 从用户的角度来看，我将描述我希望看到的关于大规模图形模型学习的解决方案。此外，在最近的一次视觉研讨会上，我（一个接一个地）询问了许多计算机视觉方面的领...
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Bayesian Localized Multiple Kernel Learning[贝叶斯局部多核学习 ]
  C. Mario Christoudias(麻省理工学院) 机器学习中的许多问题涉及由多个视图组成的数据集。可以在单个输入（例如，多个图像特征类型）上或从多个信息源（例如，音频和视频）定义单独的视图。在此上下文...
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Domain Adaptation for Mobile Robot Navigation[移动机器人导航域适配 ]
  David Bradley(卡内基梅隆大学) 户外移动机器人感知的一个重要挑战是在我们可能希望机器人在其下操作的极其可变的条件下保持地形分类性能。户外机器人在一系列“环境”中运行，这些“环境”包括...
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Discriminative Learning of Sum-Product Networks[和积网络的判别学习]
  Robert Gens(华盛顿大学) Sum产品网络是一种新的深度架构，可以在高树宽度模型上实现快速，准确的推理。迄今为止，仅提出了用于训练SPN的生成方法。在本文中，我们提出了第一个SPNs的判别...
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Identifying Alzheimer's Disease-Related Brain Regions from Multi-Modality Neuroimaging Data using Sparse Composite Linear Discrimination Analysis[利用稀疏复合线性判别分析从多模态神经成像数据中识别阿尔茨海默病相关脑区]
  Jieping Ye(密歇根大学) 在疾病发展的早期阶段诊断阿尔茨海默病（AD）具有重要的临床意义。目前主要依赖认知测量的临床评估证明低敏感性和特异性。快速增长的神经影像技术具有很大的前景...
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Im2Text: Describing Images Using 1 Million Captioned Photographs[Im2Text:使用100万张带标题的照片描述图像]
  Vicente Ordonez(石溪大学) 我们使用大型字幕照片集开发和演示自动图像描述方法。一个贡献是我们的技术，用于自动收集执行大量Flickr查询的新数据集，然后将噪声结果过滤到具有相关视觉相关...
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Iterative Learning for Reliable Crowdsourcing Systems[可靠众包系统的迭代学习]
  Sewoong Oh(伊利诺伊大学) 众包系统，其中任务以电子方式分发给众多“信息工作者”，已经成为人类有效解决图像分类，数据输入，光学字符识别，推荐和校对等领域中的大规模问题的有效范例。...
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Explaining Human Multiple Object Tracking as Resource-Constrained Approximate Inference in a Dynamic Probabilistic Model[将多目标跟踪解释为动态概率模型中的资源约束近似推理]
  Edward Vul(麻省理工学院) 多目标跟踪是一种常用于调查人类视觉注意力架构的任务。人类参与者在跟踪实验中显示出独特的成功和失败模式，这通常归因于对象系统，跟踪模块或其他专业认知结构...
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Understanding Visual Scenes[理解视觉场景]
  Antonio Torralba(麻省理工学院) 人类视觉的一个显着方面是能够快速，轻松地理解新颖图像或事件的含义。在一目了然，我们可以理解一个地方的语义类别，它的空间布局以及识别构成场景的许多对象。...
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Making Very Large-Scale Linear Algebraic Computations Possible Via Randomization[通过随机化使非常大规模的线性代数计算成为可能]
  Gunnar Martinsson(科罗拉多大学) 随着在医学成像，分析大型网络（例如万维网），图像和视频处理以及一系列其他应用中产生越来越大的数据集，对用于分析数据的软件的需求迅速增加。为了处理这种大...
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Deep Learning with Multiplicative Interactions[深度学习与乘法互动]
  Geoffrey E. Hinton(多伦多大学) 可以从未标记的数据中有效地学习深度网络。使用仅具有一层潜在变量的简单学习模块一次一个地学习表示层。一个模块的潜在变量的值形成用于训练下一个模块的数据。...
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Data Mining Based User Modeling Systems for Web Personalization Applied to People with Disabilities[基于数据挖掘的残疾人网络个性化用户建模系统 ]
  Olatz Arbelaitz(巴斯克国家大学) 该立场文件解决了使用机器学习技术对用户行为进行建模的自动Web个性化问题。目标人群是具有身体，感觉或认知限制的人。在本文中，我们提出了研究使用从Web导航日...
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What Do Unique Games, Structural Biology and the Low-Rank Matrix Completion Problem Have In Common[独特的游戏，结构生物学和低秩矩阵完成问题有什么共同之处]
  Amit Singer(普林斯顿大学) 我们将制定几个数据驱动的应用程序，如MAX2LIN和d-to-1游戏，并展示如何（大致）使用有效的光谱和半定程序放松来解决它们。 在存在无法满足的大量异常值测量的情...
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