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大岩资本黄铂：最优化算法的前世今生（下篇）

【大岩资本黄铂：最优化算法的前世今生（下篇）】从美通社获知 ， 近期 ， 大岩资本成立七周年庆在深圳成功举办 。 周年庆上量化投资基金经理黄铂博士结合生活实践中的案例为大家深入浅出阐释了最优化算法的前世今生 。
从实际生活中最基础的应用切入 ， 黄铂博士将抽象的算法概念生动化 ， 解释了什么叫最优化问题、凸优化及算法分类、机器学习与人工智能应用 。
黄博士的分享内容较长 ， 我们将分上、中、下三篇连载推出 ， 本文为下篇 。
最优化算法的高级应用
随着这些年大数据与人工智能的发展 ， 最优化的算法也随之进一步发展 ， 接下来几个应用可能更有意思 。
第一个应用叫压缩感知 ， 首先我们把一个图去掉80%、90%的像素点 ， 然后如何还原到原有的图片 ， 这个问题看起来非常困难 ， 但是在实际应用中 ， 压缩感知的算法就有非常好的效果 。 与这个问题相关的 ， 还有很多很优美的优化算法 ， 比如稀疏优化 ， 对偶加速算法、Lasso 。
看下图右侧 ， 这是一个电梯口的监控录像 ， 背景是静止的 ， 而来来往往的人是动态的 ， 通过最优化算法就可以将前景和背景分离出来 。 这项研究是在2009年由微软研究员的几名学者一起研究出来的 。


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