Tri-training

论文阅读：Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation

Tri-training均等地利用三个分类器为未标记的样本提供伪标签，但是该方法不假定标记样本是从其他域生成的。

more_simple·2023-07-31 07:55

【Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation 2017 ICML】

论文笔记：AsymmetricTri-trainingforUnsupervisedDomainAdaptation速览背景及方法模型概览结果观察总结IntroductionRelatedWorkMethodLossforMultiviewFeaturesNetworkLearningProcedureandLabelingMethodBatchNormalizationforDomainAdap

十月十二日·2023-01-13 16:09

Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation

摘要自监督学习(SSL)可以从原始数据中自动生成真实样本，在改进推荐系统方面具有巨大的潜力。现有的基于ssl的方法通过节点/边dropout干扰原始数据图，生成新的数据视图，然后对不同视图进行基于对比学习的自识别，学习通用的表示。在该模式下，只在两个不同视图的节点之间建立一个双射映射，说明忽略了来自其他节点的自监督信号。由于在推荐系统中被广泛观察到的同质性，我们认为来自其他节点的监督信号也很有可能

ZZZ___bj·2022-12-09 01:59

Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training forRecommendation

Theexistingself-supervisedlearning(SSL)methodsmainlyconductself-discriminationbasedcontrastivelearning,whereagivennodecanjustexploittheinformationfromitselfinanotherview.Incontrast,Yuetal.proposedasoc

_penghnu·2022-09-26 07:48

2021_KDD_Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation

[论文阅读笔记]2021_KDD_Socially-AwareSelf-SupervisedTri-TrainingforRecommendation论文下载地址：https://doi.org/10.1145/3447548.3467340发表期刊：KDDPublishtime:2021作者及单位:JunliangYuTheUniversityofQueenslandBrisbane,Austr

XingHe_XingHe_·2022-08-28 07:59

[半监督学习] Tri-net for Semi-Supervised Deep Learning

Tri-net将tri-training与深度学习模型相结合.首先学习三个初始模型,然后使用每个模型来预测一个未标记数据池,其中两个模型为另一个模型标记一些未标记实例.Tri-net中涉及三个关键技术:

码侯烧酒·2022-02-21 07:50

[半监督学习] Tri-Training: Exploiting Unlabeled Data Using Three Classifiers

并且在给定类标签的情况下条件独立.不过这并不容易实现,在论文中,提出了一种新的协同训练风格算法,称为Tri-Training.其不需要冗余的视图,也不需要使用不同的监督学习算法.与最开始使用两个分类器的算法相比,Tri-Training

码侯烧酒·2022-02-21 07:50

Tri-training regression, 协同训练回归

本帖续贴（Tri-trianing：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496162.html）以往的半监督学习研究几乎都是关注分类问题,虽然在监督学习中回归问题的重要性不亚于分类问题,半监督回归却一直缺乏研究。如第二节所述,在半监督回归中由于示例的标记是实值输出,因此聚类假设不再成立,但半监督学习的流形假设仍然是成立的,而且因为

weixin_30241919·2020-07-12 05:18

机器学习教程之半监督学习 Tri-training方法 (论文、数据集、代码)

这里介绍一下周志华教授的Tri-triaining方法，在实现上非常的简单好用，在文末会有代码、数据集的链接原文在这里Tri-training:exploitingunlabeleddatausingthreeclassifiers

Liangjun_Feng·2020-07-10 22:37

机器学习教程之半监督学习基于图正则项的半监督极限学习机

我之前介绍过的半监督学习方法包括基于分歧的半监督学习方法机器学习教程之半监督学习Tri-training方法(论文、数据集、代码)机器学习教程之半监督学习Co-training协同训练(论文、算法、数据集

Liangjun_Feng·2020-07-10 16:45

机器学习教程之半监督学习 Coreg 协同回归算法 (论文、算法、数据集、代码)

关于半监督学习基于分歧的半监督学习方法机器学习教程之半监督学习Tri-training方法(论文、数

Liangjun_Feng·2020-07-10 16:45

Tri-training, 协同训练算法

本个帖子继半监督学习算法（http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496155.html）最初的协同训练算法(或称为标准协同训练算法)是A.Blum和T.Mitchell[BlumM98]在1998年提出的。他们假设数据集有两个充分冗余(sufficientandredundant)的视图(view),即两个满足下述条件的属性集:第一

weixin_30517001·2020-07-08 13:54

半监督学习之co-training到Tri-training

半监督学习提出的原因：传统的机器学习技术分为两类，一类是无监督学习，一类是监督学习。无监督学习只利用未标记的样本集，而监督学习则只利用标记的样本集进行学习。但在很多实际问题中，只有少量的带有标记的数据，因为对数据进行标记的代价有时很高。这是由于：1.有标记样本难以获取，需要专门的人员,特别的设备,额外的开销等等。2.无标记的样本相对而言是很廉价的。图1出自周老师的西瓜书。左边的待标记样本处于一个正

白小狸·2020-07-08 04:41

机器学习（二十二）——推荐算法中的常用排序算法, Tri-training

antkillerfarm·2020-07-01 17:59

半监督学习算法——ATDA(Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation)

AsymmetricTri-trainingforUnsupervisedDomainAdaptation(2017ICML)论文笔记AbstractTri-training(周志华，2005,无监督学习领域最经典、知名度最高的做法)利用三个分类器按照“少数服从多数”的原则来为无标签的数据生成伪标签，但这种方法不适用于无标签的目标域与有标签的源数据不同的情况。ATDA要解决的问题是：源数据有标签，

Madazy·2020-06-22 01:10

半监督学习 co-training协同训练 tri-training active-learning主动学习

半监督学习有种思想：如下图，如果一个未标记样本所在空间附近只有一个正样本和一个负样本，不好判断到底该样本是正是负。但如果该样本周围存在一堆正负样本，那么我们可以根据它所处位置的远近来判断其属于置信度更大的类别。co-training：协同训练（co-training）算法是多视图（multi-view）学习的代表。首先解释下视图含义：以电影为例，它拥有多个属性集：图像、声音、字幕等。每个属性集就构

青盏·2018-04-06 22:53

Tri-training, 协同训练算法

本个帖子继半监督学习算法（http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496155.html）最初的协同训练算法(或称为标准协同训练算法)是A.Blum和T.Mitchell[BlumM98]在1998年提出的。他们假设数据集有两个充分冗余(sufficientandredundant)的视图(view),即两个满足下述条件的属性

wangkr111·2014-03-13 14:00

Tri-training, 协同训练算法

转载：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496162.html本个帖子继半监督学习算法（http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496155.html）最初的协同训练算法(或称为标准协同训练算法)是A.Blum和T.Mitchell[BlumM98]在1998年提出

Savitch·2013-10-15 10:40

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