本文提出了一種適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強技術(shù)。 ? 自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域取得了重大進展。這些自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法盡管在概念上是通用的，但是在具體操作上是基于特定的數(shù)據(jù)
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(biāo)注的標(biāo)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(biāo)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 
據(jù)中心的產(chǎn)業(yè)布局上面。2017年，英偉達的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)季度營收首次超過了5億美元，同比增長了109%，這使得黃仁勛在一次大會上大力肯定了數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的價值。英偉達早在2008年，最初就是通過最早的Tesla
2022-03-29 14:42:53
英偉達不斷推出GPU卡，并且實現(xiàn)多卡互聯(lián)NVLink，實際整個系統(tǒng)會累積到一個較大的公差，而目前市面上已有的連接器只能吸收較少的公差，這個是怎么做到匹配的呢？
2022-03-05 16:17:06
利潤為11億美元，是英偉達加密貨幣業(yè)務(wù)部門本季度利潤的65倍。有意思的是，比特大陸今年一季度實現(xiàn)利潤11億美元，幾乎剛好是英偉達利潤總額的兩倍。盡管英偉達已經(jīng)是全球市場上最大的顯卡和圖形芯片制造商，但在
2018-08-24 10:11:50
英偉達TX2數(shù)據(jù)手冊，喜歡請關(guān)注
2018-01-07 22:08:07
，是英偉達十多年來在計算機圖像領(lǐng)域最大的創(chuàng)新。據(jù)悉，三款新 GPU 預(yù)計今年第四季度發(fā)售，Quadro RTX 8000 配備 48GB 內(nèi)存，售價 10000 美元；Quadro RTX 6000
2018-08-15 10:59:45
成為中國首家與NGC GPU加速的容器 合作的云廠商。圖為阿里云產(chǎn)品總監(jiān)何云飛在云棲大會上關(guān)于阿里云與英偉達GPU云合作的發(fā)布目前從事人工智能業(yè)務(wù)的工程師全球數(shù)量超過百萬，對于最新的深度學(xué)習(xí)框架以及便利
2018-04-04 14:39:24
1日這個特別的日子里盛大開幕了！熱烈歡迎社會各界新老朋友前來咨詢、觀摩和體驗。 為了滿足眾多新客戶的需求和答謝老客戶，第四季聯(lián)合世界各大虛擬現(xiàn)實原廠推出更多新產(chǎn)品和新技術(shù)供客戶觀摩
2009-10-22 16:36:51
下以更高的轉(zhuǎn)換頻率運行。這意味著，在同樣的條件下，GaN可實現(xiàn)比基于硅材料的解決方案更高的效率。TI日前發(fā)布了LMG5200，隨著這款全集成式原型機的推出，工程師們能夠輕松地將GaN技術(shù)融入到電源
2018-09-11 14:04:25
全新的電源應(yīng)用在同等的電壓下以更高的轉(zhuǎn)換頻率運行。這意味著，在同樣的條件下，GaN可實現(xiàn)比基于硅材料的解決方案更高的效率。TI日前發(fā)布了LMG5200，隨著這款全集成式原型機的推出，工程師們能夠輕松地將
2018-09-10 15:02:53
、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
：與監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，訓(xùn)練集沒有人為標(biāo)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(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。無監(jiān)督學(xué)習(xí)：訓(xùn)練無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。半監(jiān)...
2021-09-06 08:21:17
設(shè)計師提供了額外的自由，可以在當(dāng)今車輛帶來的狹窄空間限制內(nèi)打包更多新功能?！ ≡O(shè)計轉(zhuǎn)換器 圖1顯示了1.5 kW雙向48 V/12 V轉(zhuǎn)換器的簡化原理框圖，通過并聯(lián)兩個轉(zhuǎn)換器使其四相，可以相對容易
2023-02-21 15:57:35
http://www.hds668.com北京時間1月4日消息，據(jù)國外媒體報道，美國投行Evercore Partners的分析師羅布希赫拉（Rob Cihra）周四更新了他對蘋果第四季度的業(yè)績預(yù)期
2013-01-04 08:06:47
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(biāo)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
于給定的沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集（數(shù)據(jù)不是預(yù)分配好的），目的就是要找出數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系。強化學(xué)習(xí)位于這兩者之間，每次預(yù)測都有一定形式的反饋，但是沒有精確的標(biāo)簽或者錯誤信息。因為這是一個介紹課程，我沒有學(xué)習(xí)過強化學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容，但是我希望以下10個關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法足以讓你感興趣。`
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
【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
高性能，高價值和低成本的邊緣計算盒子方案，我愛方案網(wǎng)的小伙伴們特別為工程師朋友們精選了五款熱賣的瑞芯微和英偉達的邊緣計算盒子方案，這些方案應(yīng)用于機器人、無人配送車、低空防御、智能巡檢、智慧樓宇、網(wǎng)關(guān)
2022-09-29 14:31:40
試題學(xué)SPFA算法整體來說，機器學(xué)習(xí)算法可以分為 3 大類：0.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 工作原理：該算法由自變量（協(xié)變量、預(yù)測變量）和因變量（結(jié)果變量）組成，由一組自變量對因變量進行預(yù)測。通過這些變量集合，我們
2018-10-23 14:31:12
的心必是充盈的心，人生必是不設(shè)限制的精彩人生。這樣的人，不會恐懼年齡的增長，反而會欣喜地迎接不同年齡的自己。因為人生四季的美，取決于生命賦予我們的經(jīng)歷，取決于自己的思考和內(nèi)涵。如果以上事情或多或少都
2016-04-11 16:23:31
在被英特爾收購兩年之后，深度學(xué)習(xí)芯片公司 Nervana 終于準(zhǔn)備將代號為「Lake Crest」的架構(gòu)轉(zhuǎn)化為實際的產(chǎn)品了。對于英特爾來說，現(xiàn)在入局或許有些遲到，英偉達已經(jīng)占據(jù)深度學(xué)習(xí)芯片市場很長一段時間了，后者有充分的時間通過新...
2021-07-26 07:04:35
導(dǎo)讀：關(guān)于VR，有人唱衰，有人認為前景無限。在本周的VRX大會上，英偉達總經(jīng)理格林斯特恩則認為VR在明年將實現(xiàn)爆發(fā)。
據(jù)外媒報道，要說VR市場今年的大贏家，絕對非索尼莫屬。憑借399
2016-12-13 14:32:48
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 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 提取等問題，提出一種新的無監(jiān)督學(xué)習(xí)的各種氣孔缺陷檢測算法。首先，采用快速獨立分量分析從鋼管X射線圖像集合中學(xué)習(xí)一組獨立基底，并用該基底的線性組合來選擇性重構(gòu)帶氣孔缺陷的測試圖像；隨后，測試圖像與其重構(gòu)圖像相減
2017-12-05 14:36:031 本文核心內(nèi)容是提出了一種基于單元配方約束條件（所有權(quán)系數(shù)非負而其和為1）的無監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以及基于約束最小二乘解的確定性算法。系統(tǒng)本身類似于結(jié)構(gòu)方程模型（SEM），屬于不定方程組，傳統(tǒng)的算法包括
2017-12-13 16:46:300 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(biāo)記樣例和無標(biāo)記樣例對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行
2017-12-21 15:49:380 當(dāng)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 
問題，對半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的協(xié)同訓(xùn)練算法進行改進，提出了一種基于多學(xué)習(xí)器協(xié)同訓(xùn)練模型的人體行為識別方法．這是一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的識別算法，該方法首先通過基于Q統(tǒng)計量的學(xué)習(xí)器差異性度量選擇算法來挑取出協(xié)同訓(xùn)練中基學(xué)習(xí)
2018-01-21 10:41:091 險分析技術(shù)的更迭換代。 近年來不斷發(fā)展的大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，逐漸成為風(fēng)控與反欺詐從業(yè)者的有力武器。成立四年的DataVisor打出無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法這一旗幟，再結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)、自動規(guī)則引擎，為客戶提供多應(yīng)用場景的保護。
2018-02-17 01:12:001657 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 同時，我們可以從互聯(lián)網(wǎng)輕松獲取海量粗標(biāo)注的圖片，如利用Flickr的標(biāo)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(biāo)注，訓(xùn)練目標(biāo)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(biāo)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 
如果擁有一點樂理基礎(chǔ)的話，可以使用CNN模型通過MIDI格式的音樂生成的label來學(xué)習(xí)音樂的表達和轉(zhuǎn)錄。MIDI是一種在合成器中常用的數(shù)字音樂，每一個鍵被按下或者抬起都意味著一次事件的觸發(fā)?？梢?b class="flag-6" style="color: red">通過如MAPS一樣的數(shù)據(jù)集來實現(xiàn)復(fù)調(diào)鋼琴音樂的轉(zhuǎn)錄問題。
2018-06-16 16:09:003980 
這一切的完成都是借助算法根據(jù)相似性來對事物進行分組。相似度的度量是通過選擇算法來指定的，但是為什么不嘗試盡可能多的相似度度量呢? 因為你也不知道你在尋找什么，不過可以把非監(jiān)督式學(xué)習(xí)看成是數(shù)學(xué)中的“物以類聚”。就像羅夏墨跡卡一樣，其實你不用把你看到的內(nèi)容看的太重。
2018-07-24 17:50:3411221 GAN有兩個網(wǎng)絡(luò)組成。第一個網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建世界的內(nèi)在版本（即通常房子是什么樣的）：這稱為生成模型（G），基本上它基于一切數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，因為它不需要標(biāo)簽，只需要數(shù)據(jù)集中典型房屋的所有特征。第二個網(wǎng)絡(luò)，稱為判別器（D），和G對抗，同時從真實數(shù)據(jù)集和生成器生成的房屋樣本中取樣，決定數(shù)據(jù)看起來是不是真的。
2018-09-24 09:44:008120 ：在一組沒有已知輸出（標(biāo)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(biāo)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 Darktrace新網(wǎng)絡(luò)安全公司與劍橋大學(xué)的數(shù)學(xué)家合作，開發(fā)了一種利用機器學(xué)習(xí)來捕捉內(nèi)部漏洞的工具。它運用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，查看大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，并找到不遵循典型模式的碎片。這些原始數(shù)據(jù)匯集到60多種不同的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，它們相互競爭以發(fā)現(xiàn)異常行為。
2018-11-22 16:01:501099 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(biāo)準(zhǔn)。） 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 行人檢測是當(dāng)前機器視覺領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性課題之一。為了提高行人檢測效率，提出一種基于優(yōu)化圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的行人檢測算法。首先，提取每幅圖像的形狀上下文特征，并采用選擇性搜索提取出行人候選區(qū)域建議框；然后
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(biāo)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 無需相機參數(shù)、單目、以無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式從未標(biāo)記場景視頻中搞定深度圖！
2019-04-29 15:38:452467 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(biāo)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(biāo)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 
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 
我們分析現(xiàn)有監(jiān)督算法的主要問題在于沒有真正的知識, 沒有對于文本和類目的真正的理解。現(xiàn)有算法只是在學(xué)習(xí)大量人工標(biāo)注訓(xùn)練樣本里面的模式。為了解決這個問題，我們啟動了一個叫做: 基于關(guān)鍵詞知識與類目知識的非監(jiān)督短文本層級分類的探索項目。
2019-12-08 10:57:343297 
強化學(xué)習(xí)非常適合實現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無法獨立完成此項工作。
2019-12-10 14:34:571092 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 在一般情況下，用來訓(xùn)練的訓(xùn)練集的標(biāo)簽都是由業(yè)務(wù)方來標(biāo)記，在工作中，最常見的其實就是數(shù)據(jù)分類了，通過已有的訓(xùn)練的樣本去訓(xùn)練得到一個模型，我們會采用K折交叉驗證來進行調(diào)參，從而得到參數(shù)的局部最優(yōu)解，再根據(jù)這個模型去預(yù)測數(shù)據(jù)。
2020-04-15 14:21:253632 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 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(biāo)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(biāo)簽進行比較，可以很容易地衡量監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性。
2020-07-07 10:18:365308 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 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(biāo)簽的數(shù)據(jù)集和相對較大的未帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到的。SSL的目標(biāo)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(biāo)簽數(shù)據(jù)的問題。SSL利用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)和標(biāo)記的數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)任務(wù)。SSL的目標(biāo)是得到比單獨使用標(biāo)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 
揭示了添加無監(jiān)督數(shù)據(jù)可以提高模型泛化和性能。事實上，在非常多的場景中，帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)并不容易獲得。半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以在標(biāo)準(zhǔn)的任務(wù)中實現(xiàn)SOTA的效果，只需要一小部分的有標(biāo)記數(shù)據(jù) 數(shù)百個訓(xùn)練樣本。 在這個我們對半監(jiān)督學(xué)習(xí)
2020-11-27 10:42:073610 這種學(xué)習(xí)范式試圖去跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)邊界。由于標(biāo)簽數(shù)據(jù)的匱乏和收集有標(biāo)注數(shù)據(jù)集的高昂成本，它經(jīng)常被用于商業(yè)環(huán)境中。從本質(zhì)上講，混合學(xué)習(xí)是這個問題的答案。
2020-12-08 10:31:021065 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(biāo)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(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成偽標(biāo)簽，增加
2021-01-18 16:04:272657 在大規(guī)模標(biāo)注的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度模型不僅可以使手頭的任務(wù)表現(xiàn)良好，還可以使模型學(xué)習(xí)對于下游任務(wù)的有用特征形式。但是，我們是否可以在不使用如此昂貴且細粒度的標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下獲得類似的特征表達能力呢？本文研究了使用噪聲標(biāo)注（在這種情況下為圖像標(biāo)題）的弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練。
2021-01-18 17:08:567582 
，再生成特征向量，通過機器學(xué)習(xí)的算法，得到模型。當(dāng)小朋友遇到一只小狗，老師告訴他這是一只小狗，小朋友下次見到小狗就自然認識了。這個過程就是監(jiān)督學(xué)習(xí)。 在AI這塊領(lǐng)域，未來最缺的一是工程能力強的算法人才，過去兩
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(biāo)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 
【導(dǎo)讀】Facebook的研究人員近日提出了一種用于超參數(shù)調(diào)整的自我監(jiān)督學(xué)習(xí)框架。
2021-04-26 09:45:441518 
現(xiàn)有的網(wǎng)格簡化算法通常要求人為給定模型整體簡化率或者設(shè)置幾何、顏色、紋理等屬性的約束，如何合理地設(shè)置這些閾值對沒有經(jīng)驗的用戶來說比較困難。文中結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建一個多層感知機模型來實現(xiàn)局部區(qū)域
2021-05-11 15:06:133 半監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想，利用多個隨機森林模型對未標(biāo)記樣本進行偽標(biāo)記，且將抽取標(biāo)簽預(yù)測一致且置信度較高的部分樣本加入到訓(xùn)練集中?；诨A(chǔ)特征組和輔助特征組，在擴充后的訓(xùn)練集上訓(xùn)練隨機森林模型，以實現(xiàn)鼠標(biāo)軌跡的人機
2021-05-13 15:41:089 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(biāo)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(yán)重依賴于大量人工標(biāo)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(yán)重受限。面對數(shù)據(jù)缺乏
2022-02-09 11:22:371731 
一種基于偽標(biāo)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(biāo)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(biāo)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)?！?/div>
2022-08-19 09:50:27628 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial network, GAN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。
2022-09-16 09:25:192974 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(biāo)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(zhǔn)確和準(zhǔn)確數(shù)據(jù)標(biāo)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(biāo)簽（例
2022-09-30 18:04:071043 
當(dāng)使用監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)對大量高質(zhì)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)(Labeled Data)進行訓(xùn)練時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型會產(chǎn)生有競爭力的結(jié)果。例如，根據(jù)Paperswithcode網(wǎng)站統(tǒng)計
2022-10-18 16:28:03939 隨著深度學(xué)習(xí)的興起，深度半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法也取得了長足的進步。同時，包括Google、Meta和微軟等在內(nèi)的科技巨頭也認識到了半監(jiān)督學(xué)習(xí)在實際場景中的巨大潛力。
2022-10-19 15:52:01452 采用GaN實現(xiàn)48V至POL單級轉(zhuǎn)換
2022-11-02 08:16:162 限數(shù)據(jù)的情況下，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的顯著改進；并且通過轉(zhuǎn)移預(yù)訓(xùn)練模型來提升下游任務(wù)。例如，通過微調(diào)改進了SUN RGB-D和 KITTI 數(shù)據(jù)集上的 3D 對象檢測，以及S3DIS上進行的3D 語義分割。
2022-12-06 10:23:16492 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一類在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其有助于解決按文本生成圖像、提高圖片分辨率、藥物匹配、檢索特定模式的圖片等任務(wù)。Statsbot 小組邀請數(shù)據(jù)科學(xué)家 Anton Karazeev 通過日常生活實例深入淺出地介紹 GAN 原理及其應(yīng)用。
2023-03-17 11:15:12469 
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(biāo)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 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(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)
2023-01-05 14:54:05419 
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(biāo)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 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 
無論是單調(diào)的高速行車，還是平日的短途出行，駕駛過程往往平淡無奇。因此，在現(xiàn)實世界中采集的用于開發(fā)自動駕駛汽車（AV）的大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)都明顯偏向于簡單場景。 這給部署魯棒的感知模型帶來了挑戰(zhàn)。自動駕駛
2023-12-16 16:05:01227 
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