模態(tài)的。這意味著需要為不同的數(shù)據(jù)模態(tài)開發(fā)不同的自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。為此，本文提出了一種通用的數(shù)據(jù)增強技術(shù)，可以應(yīng)用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)。相較于已有的通用的自監(jiān)督學(xué)習(xí)，該方法能夠取得明顯的性能提升，同時能夠代替一系列為特
2023-09-04 10:07:04
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?機器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類。 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標注的標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射
2023-09-05 11:45:061161 
鋪設(shè)異常檢測可以幫助減少數(shù)據(jù)存儲、傳輸、標記和處理的壓力。本論文描述了一種基于Transformer和自監(jiān)督學(xué)習(xí)的新方法，有助于定位異常區(qū)域。
2023-12-06 14:57:10658 
`轉(zhuǎn)一篇好資料機器學(xué)習(xí)算法可以分為三大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)可用于一個特定的數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集）具有某一屬性（標簽），但是其他數(shù)據(jù)沒有標簽或者需要預(yù)測標簽的情況。無監(jiān)督學(xué)習(xí)可用
2017-04-18 18:28:36
幫助團隊做出一些這樣的改變，從而成為團隊里的超級英雄！3 先修知識與符號說明如果你有學(xué)習(xí)過機器學(xué)習(xí)相關(guān)課程（例如我在 Coursera 開設(shè)的機器學(xué)習(xí) MOOC），或者有過監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用經(jīng)驗，這本
2018-11-30 16:45:03
。那么究竟如何才能高效學(xué)習(xí)好FPGA技術(shù)呢？本期邀請到的FPGA專家梅雪松，將為大家解答FPGA有效學(xué)習(xí)方法。專家觀點：學(xué)習(xí)FPGA技術(shù)，或者不僅局限于FPGA，學(xué)習(xí)任何一個新技術(shù)只要運用科學(xué)
2017-01-11 13:58:34
IPC$漏洞入侵IPC$漏洞入侵（也就是系統(tǒng)默認共享Hvachen注）IPC$入侵為入侵者最常見的入侵方式，也可以說所有最基層的入侵都是在IPC$的入侵上開始的。IPC是Internet
2008-07-01 15:02:12
用最火的Python語言、通過各種各樣的機器學(xué)習(xí)算法來解決實際問題！資料中介紹的主要問題如下：- 探索分類分析算法并將其應(yīng)用于收入等級評估問題- 使用預(yù)測建模并將其應(yīng)用到實際問題中- 了解如何使用無
2019-08-28 15:06:22
STM32學(xué)習(xí)方法
2023-09-28 06:18:03
STM32的學(xué)習(xí)方法
2020-08-14 04:00:51
大家給推薦下 arm 學(xué)習(xí)方法
2012-03-30 09:10:09
、謀發(fā)展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數(shù)學(xué)家所專屬的研究領(lǐng)域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如k近鄰算法
2017-06-01 15:49:24
`` 這里和大伙兒講解一下卡酷機器人基礎(chǔ)學(xué)習(xí)方法，如果有錯誤，歡迎大家指點喲。``
2015-01-09 18:01:34
：與監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，訓(xùn)練集沒有人為標注的結(jié)果。常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有聚類等。?半監(jiān)督學(xué)習(xí)：介于監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間。?增強學(xué)習(xí)：通過觀察來學(xué)習(xí)做成如何的動作。每個動作都會對環(huán)境有所影響，學(xué)習(xí)對象根據(jù)觀察到
2017-06-23 13:51:15
：用來訓(xùn)練，構(gòu)建模型。驗證集：在模型訓(xùn)練階段測試模型的好壞。測試集：等模型訓(xùn)練好后，評估模型的好壞。學(xué)習(xí)方式：監(jiān)督學(xué)習(xí)：訓(xùn)練帶有標簽的數(shù)據(jù)集。無監(jiān)督學(xué)習(xí)：訓(xùn)練無標簽的數(shù)據(jù)集。半監(jiān)...
2021-09-06 08:21:17
，樣本標簽的獲得需要人力物力，提高了應(yīng)用的成本。為了解決訓(xùn)練速度的問題，一方面可以通過提出更易于訓(xùn)練的新型網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)方法來解決，另一方面可以通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用的處理器，來提高訓(xùn)練及運行速度。由于
2018-04-20 10:53:09
，樣本標簽的獲得需要人力物力，提高了應(yīng)用的成本。為了解決訓(xùn)練速度的問題，一方面可以通過提出更易于訓(xùn)練的新型網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)方法來解決，另一方面可以通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用的處理器，來提高訓(xùn)練及運行速度。由于
2018-04-20 10:53:09
人工智能下面有哪些機器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
的不同，機器學(xué)習(xí)可分為：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)。在這里我們講2種機器學(xué)習(xí)的常用方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是從標記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來推斷一個功能的機器學(xué)習(xí)任務(wù)，可分為“回歸”和“分類
2018-07-27 12:54:20
都沒有標簽，你可以選擇花錢請人來標注你的數(shù)據(jù)，或者使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。首先你可以考慮是否要對數(shù)據(jù)進行降維。降維降維顧名思義就是把高維度的數(shù)據(jù)變成為低維度。常見的降維方法有PCA, LDA, SVD等
2019-03-07 20:18:53
ARM菜鳥跪求嵌入式ARM+Linux的學(xué)習(xí)方法是什么？學(xué)習(xí)嵌入式ARM+linux有什么方法么？ 學(xué)習(xí)路線是什么？ 路過的朋友可否簡單說下？?
2020-07-16 08:09:29
有老師跟我說學(xué)習(xí)方法,直接從模塊化電路 一個一個的學(xué),不明白的再看電路基礎(chǔ)的相關(guān)章節(jié),這樣好嗎?有沒有 具體 有哪些模塊,求詳細說下,,或有其他快速學(xué)習(xí)的方法.請指點下.
2016-06-25 22:28:08
【深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-17】非監(jiān)督學(xué)習(xí)-Hierarchical clustering 層次聚類-python實現(xiàn)
2020-04-28 10:07:39
統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法感知機
2020-07-15 10:33:49
請教STM32開發(fā)板的學(xué)習(xí)方法，請教快速高效的方法
2019-04-22 06:35:06
以獨立分量分析為主要對象, 描述了盲信號源分離技術(shù)的基本模型，介紹了盲分離的主要方法和數(shù)學(xué)原理, 分析了盲信號源的可辨識性。提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督學(xué)習(xí)的盲分離方法
2009-03-10 20:46:08
19 模擬電子電路的學(xué)習(xí)方法
2009-08-07 15:49:55252 嵌入式linux學(xué)習(xí)方法總結(jié)
嵌入式linux的學(xué)習(xí)現(xiàn)在挺流行
2008-09-10 10:44:573442 電子技術(shù)自學(xué)的學(xué)習(xí)方法人的一生中使用自立學(xué)習(xí)法的時間最長，自己看書、自己動手就是自立學(xué)習(xí)法。1．具備基本條件事半功倍為了高效率運用自
2009-04-07 09:34:5425033 ZigBee簡介和學(xué)習(xí)方法很適合入門級別的人學(xué)習(xí)。
2015-12-07 18:36:588 zigbee簡介以及學(xué)習(xí)方法，ZigBee的歷史發(fā)展前景。
2016-04-15 14:07:5714 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的跌倒檢測系統(tǒng)設(shè)計_李仲年
2017-03-19 19:11:453 機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是模式識別。 一部分可以用于預(yù)測（有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)），另一類直接用于決策（強化學(xué)習(xí)），機器學(xué)習(xí)的一個核心任務(wù)即模式識別， 我們通常可以用模式識別來對我們未來研究的系統(tǒng)進行歸類， 并預(yù)測各種可能的未來結(jié)果。
2017-10-13 10:56:431624 
針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)的設(shè)定依賴于工作者的經(jīng)驗、自適應(yīng)能力較差等問題，提出一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL）算法的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計方法。該方法采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用已標記樣例和無標記樣例對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行
2017-12-21 15:49:380 當數(shù)據(jù)集中包含的訓(xùn)練信息不充分時，監(jiān)督的極限學(xué)習(xí)機較難應(yīng)用，因此將半監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用到極限學(xué)習(xí)機，提出一種半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機分類模型；但其模型是非凸、非光滑的，很難直接求其全局最優(yōu)解。為此利用組合優(yōu)化方法
2017-12-23 11:24:150 中科院和英國倫敦大學(xué)瑪麗女王學(xué)院的研究人員就生成視頻摘要提出了一種新方法，采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，用深度摘要網(wǎng)絡(luò)（Deep Summarization Network，DSN）總結(jié)視頻。
2018-01-15 10:49:156753 
人體行為識別是計算機視覺研究的熱點問題，現(xiàn)有的行為識別方法都是基于監(jiān)督學(xué)習(xí)框架．為了取得較好的識別效果，通常需要大量的有標記樣本來建模．然而，獲取有標記樣本是一個費時又費力的工作．為了解決這個
2018-01-21 10:41:091 在機器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類不同的學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learning)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-supervised learning)。
2018-05-07 09:09:0113404 英偉達近期在GAN相關(guān)研究和應(yīng)用方面進展迅猛，在前一陣的成果展示中，通過利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)及無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)了場景間的四季轉(zhuǎn)換，通俗來說，就是去除路旁的積雪或是為干枯的樹木補齊樹葉，這一成果也被其利用在自動駕駛數(shù)據(jù)收集方面。
2018-05-16 15:55:002390 同時，我們可以從互聯(lián)網(wǎng)輕松獲取海量粗標注的圖片，如利用Flickr的標簽。因此，研究如何在弱監(jiān)督條件下，即僅提供粗略圖片類別標注，訓(xùn)練目標檢測模型，具有重要的意義。已有學(xué)者探索了基于多示例學(xué)習(xí)構(gòu)建弱監(jiān)督條件下的目標檢測模型學(xué)習(xí)方法，但是模型的精確度仍然難以令人滿意。
2018-05-15 16:51:1811416 
無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)技術(shù)中的一類，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。本文介紹用Python進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)的幾種聚類算法，包括K-Means聚類、分層聚類、t-SNE聚類、DBSCAN聚類等。
2018-05-27 09:59:1329728 
和應(yīng)用》的介紹及下載地址 贊助本站 《機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：方法和應(yīng)用》分為5個部分，共18章，較為全面地介紹了機器學(xué)習(xí)的基本概念，并討論了數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)中的有關(guān)問題及多策略學(xué)習(xí)方法，具體地闡述了機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘在工程設(shè)計，文本、圖像和音樂，網(wǎng)頁分析、計算機病毒和
2018-06-27 18:38:01639 ：在一組沒有已知輸出（標簽）的輸入中，根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)部特征和聯(lián)系，找到某種規(guī)則，進行族群的劃分——聚類。
3.半監(jiān)督學(xué)習(xí)：從一個相對有限的已知結(jié)構(gòu)中利用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建基本模型，通過對未知輸入和已知輸入的比對，判斷其輸出，
2018-10-22 08:00:007 根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否有標記，機器學(xué)習(xí)任務(wù)大致分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)主要包括分類和回歸等，非監(jiān)督學(xué)習(xí)主要包括聚類和頻繁項集挖掘等。
2018-11-10 10:55:593765 《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》可以說是機器學(xué)習(xí)的入門寶典，許多機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)班、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的面試、筆試題目，很多都參考這本書。本文根據(jù)網(wǎng)上資料用python復(fù)現(xiàn)了課程內(nèi)容，并提供本書的代碼實現(xiàn)、課件及電子書下載。
2018-11-25 09:24:134250 with experience E（一個程序從經(jīng)驗E中學(xué)習(xí)解決任務(wù)T進行某一任務(wù)量度P，通過P測量在T的表現(xiàn)而提高經(jīng)驗E（另一種定義：機器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗，以此優(yōu)化計算機程序的性能標準。） 不同類型的機器學(xué)習(xí)算法：主要討論監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)
2018-12-03 17:12:01401 此處梳理出面向人工智能的機器學(xué)習(xí)方法體系，主要體現(xiàn)機器學(xué)習(xí)方法和邏輯關(guān)系，理清機器學(xué)習(xí)脈絡(luò)，后續(xù)文章會針對機器學(xué)習(xí)系列講解算法原理和實戰(zhàn)。抱著一顆嚴謹學(xué)習(xí)之心，有不當之處歡迎斧正。
2018-12-17 15:10:223095 
，提出一種優(yōu)化圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，該方法融合包含行人的建議框之間距離盡量小，而不包含行人的建議框和包含行人的建議框之間的距離盡量大的先驗知識構(gòu)建模型，解決在行人檢測過程中普遍存在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，挖掘不到足夠的
2018-12-21 17:23:065 無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種用于在數(shù)據(jù)中查找模式的機器學(xué)習(xí)技術(shù)。無監(jiān)督算法給出的數(shù)據(jù)不帶標記，只給出輸入變量(X)，沒有相應(yīng)的輸出變量。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法自己去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有趣的結(jié)構(gòu)。
2019-01-21 17:23:003915 上圖可以看出來，最開始的時候，半監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練確實有種提升監(jiān)督學(xué)習(xí)效果的趨勢，然而實際操作中，我們經(jīng)常陷入從“可怕又不可用”的狀態(tài)，到“不那么可怕但仍然完全不可用”。
2019-05-25 09:58:122675 
就目前來看，半監(jiān)督學(xué)習(xí)是一個很有潛力的方向。
2019-06-18 17:24:142249 以機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)為例，監(jiān)督學(xué)習(xí)是從一組帶有標記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
2019-07-04 15:31:49303 BigBiGAN是一種純粹基于生成模型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它在ImageNet上實現(xiàn)了圖像表示學(xué)習(xí)的最好的結(jié)果。
2019-07-11 15:48:382460 谷歌的結(jié)果促進了半監(jiān)督學(xué)習(xí)的復(fù)興，而且還發(fā)現(xiàn)3點有趣的現(xiàn)象：（1）SSL可以匹配甚至優(yōu)于使用數(shù)量級更多標記數(shù)據(jù)的純監(jiān)督學(xué)習(xí)。（2）SSL在文本和視覺兩個領(lǐng)域都能很好地工作。（3）SSL能夠與遷移學(xué)習(xí)很好地結(jié)合。
2019-07-13 07:31:003342 
在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，機器在標記數(shù)據(jù)的幫助下進行訓(xùn)練，即帶有正確答案標記的數(shù)據(jù)。而在無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)中，模型自主發(fā)現(xiàn)信息進行學(xué)習(xí)。與監(jiān)督學(xué)習(xí)模型相比，無監(jiān)督模型更適合于執(zhí)行困難的處理任務(wù)。
2019-09-20 15:01:302999 區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集提供了一個與加密貨幣資產(chǎn)行為相關(guān)的獨特的數(shù)據(jù)宇宙，因此，為機器學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用提供了獨特的機會。
2019-11-26 09:49:14758 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2020-01-30 09:29:002924 
機器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能（AI）的子集，它試圖以幾種不同的方式從數(shù)據(jù)集“學(xué)習(xí)”，其中包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2020-03-14 10:50:01564 大致可以把機器學(xué)習(xí)分為Supervised learning（監(jiān)督學(xué)習(xí)）和Unsupervised learning（非監(jiān)督學(xué)習(xí)）兩類。兩者區(qū)別在于訓(xùn)練樣本。
2020-04-04 17:47:0011202 
無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)是近年才發(fā)展起來的反欺詐手法。目前國內(nèi)反欺詐金融服務(wù)主要是應(yīng)用黑白名單、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)的方法來實現(xiàn)。
2020-05-01 22:11:00861 SVM是機器學(xué)習(xí)有監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種方法，常用于解決分類問題，其基本原理是：在特征空間里尋找一個超平面，以最小的錯分率把正負樣本分開。因為SVM既能達到工業(yè)界的要求，機器學(xué)習(xí)研究者又能知道其背后的原理，所以SVM有著舉足輕重的地位。
2020-05-04 18:16:001513 
無監(jiān)督學(xué)習(xí)的好處之一是，它不需要監(jiān)督學(xué)習(xí)必須經(jīng)歷的費力的數(shù)據(jù)標記過程。但是，要權(quán)衡的是，評估其性能的有效性也非常困難。相反，通過將監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的輸出與測試數(shù)據(jù)的實際標簽進行比較，可以很容易地衡量監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的準確性。
2020-07-07 10:18:365308 近年來，遷移學(xué)習(xí)已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注和研究。遷移學(xué)習(xí)是運用已存有的知識對不同但相關(guān)領(lǐng)域問題進行求解的一種新的機器學(xué)習(xí)方法。它放寬了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)中的兩個基本假設(shè)：（1） 用于學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本與新的測試
2020-07-17 08:00:000 來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。機器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類等。從學(xué)習(xí)方法上來分可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。
2020-07-26 11:14:4410904 本節(jié)概述機器學(xué)習(xí)及其三個分類（監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)）。首先，與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的術(shù)語有人工智能（Artificial Intelligence，AI）、機器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）、強化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，這里對這些術(shù)語進行簡單的整理。
2020-08-14 12:24:4723092 
集成學(xué)習(xí)方法是一類先進的機器學(xué)習(xí)方法，這類方法訓(xùn)練多個學(xué)習(xí)器并將它們結(jié)合起來解決一個問題，在實踐中獲得了巨大成功，并成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“常青樹”，受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。
2020-08-16 11:40:51616 
目標 從頭開始實踐中文短文本分類，記錄一下實驗流程與遇到的坑運用多種機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí) + 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)）方法比較短文本分類處理過程與結(jié)果差別 工具 深度學(xué)習(xí)：keras 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)
2020-11-02 15:37:154798 
將在明年5月4日舉行，目前，本次大會投稿已經(jīng)結(jié)束，最后共有3013篇論文提交。ICLR 采用公開評審機制，任何人都可以提前看到這些論文。 為了分析最新研究動向，我們精選了涵蓋自監(jiān)督學(xué)習(xí)
2020-11-02 15:50:562443 
導(dǎo)讀 最基礎(chǔ)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念，給大家一個感性的認識。 半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)是一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)，其中任務(wù)是從一個小的帶標簽的數(shù)據(jù)集和相對較大的未帶標簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到的。SSL的目標是要比單獨
2020-11-02 16:08:142344 有趣的方法，用來解決機器學(xué)習(xí)中缺少標簽數(shù)據(jù)的問題。SSL利用未標記的數(shù)據(jù)和標記的數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)任務(wù)。SSL的目標是得到比單獨使用標記數(shù)據(jù)訓(xùn)練的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型更好的結(jié)果。這是關(guān)于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的系列文章的第2部分，詳細介紹了一些基本的SSL技
2020-11-02 16:14:552651 
機器學(xué)習(xí)的基本過程，羅列了幾個主要流程和關(guān)鍵要素；繼而展開介紹機器學(xué)習(xí)主要的算法框架，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和常用的降維，特征選擇算法等；最后在業(yè)務(wù)實踐的過程中，給出了一個可行的項目管理流程，可供參考。
2020-11-12 10:28:4810451 為什么半監(jiān)督學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的未來。 監(jiān)督學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的第一種學(xué)習(xí)類型。從它的概念開始，無數(shù)的算法，從簡單的邏輯回歸到大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都已經(jīng)被研究用來提高精確度和預(yù)測能力。 然而，一個重大突破
2020-11-27 10:42:073610 監(jiān)督學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的第一種學(xué)習(xí)類型。從它的概念開始，無數(shù)的算法，從簡單的邏輯回歸到大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都已經(jīng)被研究用來提高精...
2020-12-08 23:32:541096 高成本的人工標簽使得弱監(jiān)督學(xué)習(xí)備受關(guān)注。seed-driven 是弱監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種常見模型。該模型要求用戶提供少量的seed words，根據(jù)seed words對未標記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成偽標簽，增加
2021-01-18 16:04:272657 機器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等。監(jiān)督學(xué)習(xí)是先用帶有標簽的數(shù)據(jù)集合學(xué)習(xí)得到一個模型，然后再使用這個模型對新的標本進行預(yù)測。格物斯坦認為：帶標簽的數(shù)據(jù)進行特征提取
2021-03-12 16:01:272908 基于圖的局部與全局一致性（LGC）半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法具有較高的標注正確率，但時間復(fù)雜度較高，難以適用于數(shù)據(jù)規(guī)模較大的實際應(yīng)用場景。從縮小圖的規(guī)模人手，提出一種全局一致性優(yōu)化方法。使用改進后的密度峰值
2021-03-11 11:21:5721 自監(jiān)督學(xué)習(xí)讓 AI 系統(tǒng)能夠從很少的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識，這樣才能識別和理解世界上更微妙、更不常見的表示形式。
2021-03-30 17:09:355596 
針對現(xiàn)有的入侵檢測方法在檢測準確率和誤報率方面存在的不足，提岀了一種多通道自編碼器深度學(xué)習(xí)的入侵檢測方法。該方法分為無監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)兩個階段：首先分別采用正常流量和攻擊流量訓(xùn)練兩個獨立
2021-04-07 15:23:597 傳統(tǒng)時間序列分類方法存在鼠標軌跡特征挖掘不充分、數(shù)據(jù)不平衡與標記樣本量少等問題，造成識別效果較差。結(jié)合特征組分層和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，提出一種鼠標軌跡識別方法。通過不同視角構(gòu)建有層次的鼠標軌跡特征組，并借鑒
2021-05-13 15:41:089 單片機學(xué)習(xí)方法總結(jié)資料分享
2021-11-13 20:36:055 解決數(shù)據(jù)中心、云計算、人工智能和邊緣計算等各個行業(yè)的問題，為人們帶來極大便益。 自監(jiān)督學(xué)習(xí)是什么？ 自監(jiān)督學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的關(guān)系 自我監(jiān)督方法可以看作是一種特殊形式的具有監(jiān)督形式的非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其中監(jiān)督是通過自我監(jiān)
2022-01-20 10:52:104517 
自監(jiān)督學(xué)習(xí)的流行是勢在必然的。在各種主流有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)都做到很成熟之后，數(shù)據(jù)成了最重要的瓶頸。從無標注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有效信息一直是...
2022-01-26 18:50:171 融合零樣本學(xué)習(xí)和小樣本學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述 來源：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》，作者潘崇煜等 摘 要:?深度學(xué)習(xí)模型嚴重依賴于大量人工標注的數(shù)據(jù)，使得其在數(shù)據(jù)缺乏的特殊領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用嚴重受限。面對數(shù)據(jù)缺乏
2022-02-09 11:22:371731 
一種基于偽標簽半監(jiān)督學(xué)習(xí)的小樣本調(diào)制識別算法 來源：《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報》，作者史蘊豪等 摘 要：針對有標簽樣本較少條件下的通信信號調(diào)制識別問題，提出了一種基于偽標簽半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的小樣本調(diào)制方式分類
2022-02-10 11:37:36627 目前，基于深度學(xué)習(xí)的視覺檢測在監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的幫助下取得了很大的成功。然而，在實際工業(yè)場景中，缺陷樣本的稀缺性、注釋成本以及缺陷先驗知識的缺乏可能會導(dǎo)致基于監(jiān)督的方法失效。
2022-07-31 11:00:522303 麥吉爾大學(xué)和魁北克人工智能研究所（Mila）的計算神經(jīng)科學(xué)家布萊克-理查茲（Blake Richards）說：「我認為毫無疑問，大腦所做的90%都是自監(jiān)督學(xué)習(xí)。」
2022-08-19 09:50:27628 數(shù)據(jù)，以及機器可以從中學(xué)習(xí)的復(fù)雜數(shù)據(jù)集標簽。 今天，被稱為弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí) (DL) 的一個分支正在幫助醫(yī)生通過減少對完整、準確和準確數(shù)據(jù)標簽的需求，以更少的努力獲得更多的洞察力。弱監(jiān)督學(xué)習(xí)通過利用更容易獲得的粗略標簽（例
2022-09-30 18:04:071043 
，在ImageNet這一百萬量級的數(shù)據(jù)集上，傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以達到超過88%的準確率。然而，獲取大量有標簽的數(shù)據(jù)往往費時費力。
2022-10-18 16:28:03939 1）方法優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)。通過使用 STRL 進行預(yù)訓(xùn)練并將學(xué)習(xí)到的模型應(yīng)用于下游任務(wù)，它在 ModelNet40上優(yōu)于最先進的無監(jiān)督方法，并通過線性評估達到 90.9% 的 3D 形狀分類精度。在有
2022-12-06 10:23:16492 在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，一個典型的例子是 Mean-Teacher。與對抗網(wǎng)絡(luò)類似，其整體架構(gòu)包含了兩個網(wǎng)絡(luò)：teacher 網(wǎng)絡(luò)和 student 網(wǎng)絡(luò)。
2023-04-14 14:37:06725 根據(jù)有無標簽，監(jiān)督學(xué)習(xí)可分類為：傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)（Traditional Supervised Learning）、非監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）。
2023-04-18 16:26:13629 3．機器學(xué)習(xí)谷歌CEO桑達爾·皮查伊在一封致股東信中，把機器學(xué)習(xí)譽為人工智能和計算的真正未來，可想而知機器學(xué)習(xí)在人工智能研究領(lǐng)域的重要地位。機器學(xué)習(xí)的方式包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)
2022-03-22 09:50:11470 
來源：DeepHubIMBA強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和概念簡介（無模型、在線學(xué)習(xí)、離線強化學(xué)習(xí)等）機器學(xué)習(xí)(ML)分為三個分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL)：關(guān)注在給定標記訓(xùn)練數(shù)據(jù)
2023-01-05 14:54:05419 
聯(lián)合學(xué)習(xí)在傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法中的應(yīng)用
2023-07-05 16:30:28489 
了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對應(yīng)的標簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:26638 有許多不同的類型和應(yīng)用。根據(jù)機器學(xué)習(xí)的任務(wù)類型，可以將其分為幾種不同的算法類型。本文將介紹機器學(xué)習(xí)的算法類型以及分類算法和預(yù)測算法。 機器學(xué)習(xí)的算法類型 1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 在監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，已知標記數(shù)據(jù)和相應(yīng)的輸出
2023-08-17 16:30:111245 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自動編碼器 、去噪自動編碼器 、稀疏編碼等屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2023-10-09 10:23:42302 
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