半监督学习第18页

半监督学习

一、MixMatch半监督算法伪代码：1.使用一个minibatch有标签的数据x1做一次增广输入模型得到预测标签；2.使用一个minibatch无标签的数据x2做k次增广输入模型得到k个minibatch无标签数据的平均分类概率，应用温度Sharpen算法，得到猜测标签；3.将有标签数据x1与无标签数据x2组成新的数据集w；4.再将x1与w通过mixup得到新的一个minibatch数据以及标签

一米稻香·2020-08-15 22:21

苹果首任AI总监Ruslan Salakhutdinov：如何应对深度学习的两大挑战？（附视频）

卡内基梅隆大学教授、苹果首任AI总监RuslanSalakhutdino认为，当前面对的挑战主要分为以下四大类：1)自然语言理解与推理2)人工智能：深层强化学习和控制3)将领域知识融入到深度学习模型中4)多模态、半监督学习

BAAIBeijing·2020-08-15 05:23

如何应对深度学习的两大挑战？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

卡内基梅隆大学教授、苹果首任AI总监RuslanSalakhutdino认为，当前面对的挑战主要分为以下四大类：1)自然语言理解与推理2)人工智能：深层强化学习和控制3)将领域知识融入到深度学习模型中4)多模态、半监督学习

认知智能ci·2020-08-15 00:00

第八十二篇机器学习（介绍）

Laughing@me·2020-08-14 19:58

统计学习方法——模型与问题分类

1.模型的类型我们知道，统计学习主要包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。那么在统计学习方法一书中主要涉及的是监督学习。而监督学习主要分为两类，一种是生成模型，一种是判别模型。

刘炫320·2020-08-13 17:20

主动学习(Active Learning)

1.写在前面在机器学习(Machinelearning)领域，监督学习(Supervisedlearning)、非监督学习(Unsupervisedlearning)以及半监督学习(Semi-supervisedlearning

猪逻辑公园·2020-08-13 16:03

深度 | 为什么要有深度学习？

性能表现方面，深度学习探索了神经网络的概率空间，与其他工具相比，深度学习算法更适合无监督和半监督学习，更适合强特征提取，也更适合于图像识别领域、文本识别领域、语音识别领域等。

机器学习之家·2020-08-12 14:46

机器学习概览(残)

机器学习概览-残机器学习简介什么时候该使用机器学习机器学习算法的理性认识机器学习解决的主要问题机器学习分类监督学习无监督学习半监督学习强化学习机器学习的整体流程其他机器学习重要方法机器学习的常见算法案例讲解备注机器学习简介什么时候该使用机器学习问题的解决方案很复杂

道痴前辈·2020-08-12 08:40

多项式函数拟合sin函数（最小二乘法求解参数及其正则化）

统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。2．统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。

AI_Younger_Man·2020-08-11 03:01

机器学习笔记（一）

一般用于聚类分析、降维、异常检测半监督学习：一部分数据有答案，另一部分数据没有。先用非监督学习对数据进行

比利时署球·2020-08-11 03:52

读书笔记——《模式识别 Pattern Recognition》

第一章导论模式识别的重要性特征、特征向量和分类器有监督、无监督和半监督学习MATLAB程序1.1模式识别的重要性模式识别的目的在于将对象进行分类，这些对象与应用领域有关，他们可以是图像、信号波形或者任何可测量且需要分类的对象

maggie_J·2020-08-11 03:02

sklearn学习笔记半监督分类之标签传播对手写数字分类

本次实验主要是简单展示下“半监督学习”的强大功能：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfromsklearnimportdatasetsf

SanyiRouROU·2020-08-10 07:00

【PyG进阶学习】一：AGNN算法

Attention-basedGraphNeuralNetworkforSemi-supervisedLearning论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.03735如题目所说，本论文提出的模型是针对于半监督学习领域的一种算法

TwT520Ly·2020-08-09 19:26

瓜子网二手车笔试题

一、机器学习模型分类：监督学习、非监督学习、半监督学习1、监督学习（1）监督学习：从有标签的训练数据中学习模型，然后给定某个新数据，利用模型预测它的标签。

evil_xue·2020-08-08 15:15

机器学习算法的分类

基于算法的学习方式进行分类，可以分成监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种。不准确之处多多指教监督学习SupervisedLearning数据集带有明确的标签。

柳橙酱·2020-08-07 20:35

伪标签：教你玩转无标签数据的半监督学习方法

在本文中，作者将会展示一个名为伪标签的简单的半监督学习方法，它可以通过使用无标签数据来提高机器学习模型的性能。伪标签为了训练机器学习模型，在监督学习中，数据必须是有标签的。

weixin_33994429·2020-08-07 20:08

机器学习分类

机器学习通常分为四类监督学习无监督学习半监督学习强化学习目录监督学习监督学习有两个典型的分类：常见的监督学习算法无监督学习常见的无监督学习算法无监督学习算法常见工作半监督强化学习其他监督学习监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务

一颗小树x·2020-08-07 17:01

监督学习，无监督学习，半监督学习

监督学习，无监督学习，半监督学习监督学习(Supervisedlearning)、非监督学习(Unsupervisedlearning)、半监督学习(Semi-supervisedlearning)，怎么区分呢

Paul-Huang·2020-08-07 14:22

Semi-supervised半监督学习

1.半监督学习1.1定义监督学习样本数据例如：图片+标签半监督学习样本数据例如：R个图片+标签，U个图片，通常U>>R。

你的雷哥·2020-08-06 20:00

机器学习

机器学习的几种学习方法统计学习：监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。

Pink_floyd·2020-08-05 19:11

【机器学习】线性回归与梯度下降

文章目录监督学习非监督学习半监督学习线性回归梯度下降批梯度下降（BatchGradientDescent）随机梯度下降StochasticGradientDescentMini-Batch梯度下降在谈回归之前

Simono·2020-08-05 15:06

解读（DivideMix）DIVIDEMIX: LEARNING WITH NOISY LABELS AS SEMI-SUPERVISED LEARNING

id=HJgExaVtwr官方开源代码（pytorch）：https://github.com/LiJunnan1992/DivideMix这是Salesforce在今年年初出的一篇关于半监督学习的文章被

dxz_tust·2020-08-05 13:42

机器学习初级算法梳理一

线性回归算法梳理一、机器学习的一些概念1.监督学习（SupervisedLearning）1.1监督学习的分类1.2监督学习举例2.无监督学习（UnsupervisedLearning）2.1无监督学习举例3.半监督学习

weixin_40930842·2020-08-05 11:50

2020上半年收集到的优质AI文章 – 自然语言处理方向

自然语言处理方向自然语言处理的蓬勃发展及其未来人工智能之自然语言处理初探我所知道的中国NLP「破圈」十年零基础入门NLP-新闻文本分类现代NLP中的零样本学习复旦大学黄萱菁：自然语言处理中的表示学习文本增强、半监督学习

Terminator2050·2020-08-04 16:00

2020上半年收集到的优质AI文章 – 自然语言处理方向

自然语言处理方向自然语言处理的蓬勃发展及其未来人工智能之自然语言处理初探我所知道的中国NLP「破圈」十年零基础入门NLP-新闻文本分类现代NLP中的零样本学习复旦大学黄萱菁：自然语言处理中的表示学习文本增强、半监督学习

Terminator 2050·2020-08-04 16:00

AutoML论文笔记（三）Semi-Supervised Neural Architecture Search：基于半监督学习的神经网络架构搜索

文章题目：Semi-SupervisedNeuralArchitectureSearch链接：linkhttps://arxiv.org/abs/2002.10389会议期刊：CVPR2020论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。论文内容神经网络结构搜索技术（NAS）依赖于：一个好的控制网路（controller）能够准确的生成优

霸王龙Alvin·2020-08-04 15:22

Advanced Data Analytics Using Python 免积分下载

您还将看到机器学习概念的示例，如半监督学习，深度学习和NLP。高级数据分析使用Python还涵盖了重要的传统数据分析技术，如时间序列和主成分分析。阅读本书后，您将获得分析项目的每个

weixin_43957813·2020-08-04 07:47

机器学习的分类

机器学习的分类监督学习无监督学习半监督学习强化学习监督学习在监督学习中，提供给算法的包含所解决方案的训练数据，称为标签或标记一、目的利用一组带有标签的数据，学习从输入到输出的映射，然后将这种映射关系应用到未知数据上

瓦砾·2020-08-04 06:44

七刀·2020-08-04 02:10

监督学习和无监督学习区别

前言机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。

付石头_stone·2020-08-04 02:39

每日学习日志01

今天主要了解了一下自己做的这个方向的经典理论大概有哪些以及叫什么名字（汗，做了这么久都准备发论文了还不知道自己这个idea在学界对应的具体名字），在半监督学习中让classifier通过自己的预测结果来修改对数据集的划分学习方法被称为

cloud,forest,protein·2020-08-03 21:35

在实习的公司遇到大量的无标签数据怎么办——利用SVM进行Active Learning主动学习

进行ActiveLearning主动学习ActiveLearning是最近又流行起来了的概念，是一种半监督学习方法。

glanose·2020-08-03 14:21

PyTorch同时读取两个数据集实现半监督学习

PyTorch同时读取两个数据集实现半监督学习文章目录PyTorch同时读取两个数据集实现半监督学习写在开头修改记录数据路径TODO方法一：通过对`__getitem__`的索引进行计算，按照比例关系选择对应数据集的数据方法二

有为少年·2020-08-03 13:28

DeepLearnig Notes

博客都会不定期迭代更新目录零数字图像处理-传统解决方案0图像处理图像基础、运算图像增强图像编码图像还原图像分割图像识别图像特征表示、提取图像重建1机器学习线性模型决策树贝叶斯k近邻数据降维聚类、EM算法支持向量机人工神经网络半监督学习集成学习一深度学习知识结构

Fighter Fong·2020-08-03 10:04

1 什么是机器学习（Machine Learning)？

主要的机器学习算法：1，通过分析大量数据和标签的监督学习2，只通过分析大量数据的非监督学习3，通过分析大量数据和少量标签的半监督学习4，通过自己不断总结经验

花梦飞·2020-08-03 05:35

对《Deep Two-path Semi-supervised Learning for Fake News Detection》解读

对《DeepTwo-pathSemi-supervisedLearningforFakeNewsDetection》这篇是我看到第一篇用半监督学习做的虚假新闻检测任务的论文。

谣言收割机·2020-08-03 03:33

机器学习基础

在机器学习中，根据任务的不同，可以分为监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-SupervisedL

jiayk2016·2020-08-03 00:34

机器学习（统计学习方法）基础知识

统计学习分为监督学习，非监督学习，半监督学习和强化学习。本文内容以监督学习为主。实现统计学习方法的步骤如下：1）得到一个有限的训练数据集合；2）确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的

静_流·2020-08-03 00:03

统计学习方法笔记

：感知机2.0分类问题2.1感知机模型2.1.1假设空间2.1.2评价准则2.1.3学习算法2.2收敛性证明2.5代码实现CHAP1:统计学习方法概论1.1统计学习简述方法分类：监督学习，非监督学习，半监督学习

Captaincoke·2020-08-02 23:16

Self-training在目标检测任务上的实践

因此，近年来，利用大量的无标签样本和少量的有标签样本的半监督学习备受关注。本文主要介绍一种半监督的方法——Self-training，其主要思路是：先利用有标签数据训练得到模型

PaperWeekly·2020-08-02 23:00

机器学习总结

1机器学习算法1.1问题分类根据问题本身的特征来分类，机器学习问题可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习（SupervisedLearning）的特点是训练数

洌泉_就这样吧·2020-08-02 23:04

AI之路（三）——关于统计学习（statistical learning）Part 2 分类

有时还包括半监督学习、主动学习。1.监督

达摩院院长·2020-08-02 21:28

[机器学习笔记] 机器学习知识要点汇总

将机器学习分为四种，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和增强学习。

梅森上校·2020-08-02 13:58

第一次作业：深度学习基础

22.3代码32.4代码41.视频学习心得及问题总结1.1心得第一部分机器学习：模型，策略与算法，模型是对问题进行建模，策略是确定目标函数，算法求解模型参数监督/无监督学习模型根据是否具有确定的标记来区分，半监督学习则是部分具有标记

沙夜·2020-08-01 15:00

机器学习分类及有监督学习相关概念

机器学习的分类包括有监督学习（supervisedlearning）、无监督学习（unsupervisedlearning）、半监督学习（semi-supervisedlearning）、强化学习（reinforcementlearning

Zen of Data Analysis·2020-08-01 12:04

监督学习解释

您也可以将半监督学习添加到列表中，这没错。什么是监督学习？有监督的学习从带有正确答案（目标值）的训练数据开始。学习过程结束后，您将获得一个具有一组权重调整模型的模型，该模型可以预测尚未

cxq8989·2020-08-01 11:05

Ground truth的含义

机器学习包括有监督学习(supervisedlearning)，无监督学习(unsupervisedlearning)，和半监督学习（semi-supervisedlearn

程序员孙大圣·2020-08-01 00:25

学习笔记：弱监督学习-valse青年会议

https://www.bilibili.com/video/BV1Xt4y127sX嘉宾介绍：http://valser.org/article-357-1.html6.各类弱监督学习算法（比如半监督学习

AIchiNiurou·2020-07-31 11:27

机器学习——专业名词

——KnowledgeRepresentation推荐系统——RecommenderSystems监督学习——SupervisedLearning无监督学习——UnsupervisedLearning半监督学习

joker_shy·2020-07-29 19:41

机器学习监督学习流程图解释_监督学习解释

您也可以将半监督学习添加到列表中，这没错。[理解机器学习的意义：人工智能，机器学习和深度学习：您需要知道的一切。|深度学习解释了。|机器学习的解释。|机器学习

cxq8989·2020-07-29 18:33

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