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(qiáng)技術(shù)。 ? 自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)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(jī)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(gè)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(chǔ)、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(dá)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(huì)上大力肯定了數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的價(jià)值。英偉達(dá)早在2008年，最初就是通過最早的Tesla
2022-03-29 14:42:53
英偉達(dá)不斷推出GPU卡，并且實(shí)現(xiàn)多卡互聯(lián)NVLink，實(shí)際整個(gè)系統(tǒng)會(huì)累積到一個(gè)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(gè)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(dá)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(shí)現(xiàn)利潤11億美元，幾乎剛好是英偉達(dá)利潤總額的兩倍。盡管英偉達(dá)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(dá)TX2數(shù)據(jù)手冊(cè)，喜歡請(qǐng)關(guān)注
2018-01-07 22:08:07
，是英偉達(dá)十多年來在計(jì)算機(jī)圖像領(lǐng)域最大的創(chuàng)新。據(jù)悉，三款新 GPU 預(yù)計(jì)今年第四季度發(fā)售，Quadro RTX 8000 配備 48GB 內(nèi)存，售價(jià) 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(huì)上關(guān)于阿里云與英偉達(dá)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(duì)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(gè)特別的日子里盛大開幕了！熱烈歡迎社會(huì)各界新老朋友前來咨詢、觀摩和體驗(yàn)。 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(shí)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(yùn)行。這意味著，在同樣的條件下，GaN可實(shí)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(jī)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(yùn)行。這意味著，在同樣的條件下，GaN可實(shí)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，以及如何利用算法進(jìn)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(qiáng)學(xué)習(xí)：通過觀察來學(xué)習(xí)做成如何的動(dòng)作。每個(gè)動(dòng)作都會(huì)對(duì)環(huán)境有所影響，學(xué)習(xí)對(duì)象根據(jù)觀察到
2017-06-23 13:51:15
：用來訓(xùn)練，構(gòu)建模型。驗(yàn)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(píng)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(jì)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(jì)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(gè)轉(zhuǎn)換器使其四相，可以相對(duì)容易
2023-02-21 15:57:35
http://www.hds668.com北京時(shí)間1月4日消息，據(jù)國外媒體報(bào)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(duì)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(jī)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(jī)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(jī)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(qiáng)化學(xué)習(xí)。在這里我們講2種機(jī)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(gè)功能的機(jī)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(qiáng)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(cuò)誤信息。因?yàn)檫@是一個(gè)介紹課程，我沒有學(xué)習(xí)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容，但是我希望以下10個(gè)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(tuán)隊(duì)做出一些這樣的改變，從而成為團(tuán)隊(duì)里的超級(jí)英雄！3 先修知識(shí)與符號(hào)說明如果你有學(xué)習(xí)過機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)課程（例如我在 Coursera 開設(shè)的機(jī)器學(xué)習(xí) MOOC），或者有過監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，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(shí)現(xiàn)
2020-04-28 10:07:39
高性能，高價(jià)值和低成本的邊緣計(jì)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(dá)的邊緣計(jì)算盒子方案，這些方案應(yīng)用于機(jī)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(jī)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(duì)因變量進(jìn)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(huì)恐懼年齡的增長，反而會(huì)欣喜地迎接不同年齡的自己。因?yàn)槿松?b class="flag-6" style="color: red">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(hào)為「Lake Crest」的架構(gòu)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的產(chǎn)品了。對(duì)于英特爾來說，現(xiàn)在入局或許有些遲到，英偉達(dá)已經(jīng)占據(jù)深度學(xué)習(xí)芯片市場很長一段時(shí)間了，后者有充分的時(shí)間通過新...
2021-07-26 07:04:35
導(dǎo)讀：關(guān)于VR，有人唱衰，有人認(rèn)為前景無限。在本周的VRX大會(huì)上，英偉達(dá)總經(jīng)理格林斯特恩則認(rèn)為VR在明年將實(shí)現(xiàn)爆發(fā)。
據(jù)外媒報(bào)道，要說VR市場今年的大贏家，絕對(duì)非索尼莫屬。憑借399
2016-12-13 14:32:48
以獨(dú)立分量分析為主要對(duì)象, 描述了盲信號(hào)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(hào)源的可辨識(shí)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(jì)_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(dú)立分量分析從鋼管X射線圖像集合中學(xué)習(xí)一組獨(dú)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(fù)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(duì)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(yàn)、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(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)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(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(shí)，監(jiān)督的極限學(xué)習(xí)機(jī)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(jī)，提出一種半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)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(duì)半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的協(xié)同訓(xùn)練算法進(jìn)行改進(jìn)，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(shí)別方法．這是一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的識(shí)別算法，該方法首先通過基于Q統(tǒng)計(jì)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(xiǎn)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(dòng)規(guī)則引擎，為客戶提供多應(yīng)用場景的保護(hù)。
2018-02-17 01:12:001657 在機(jī)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(shí)，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(jī)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(jìn)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(diǎn)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(dá)和轉(zhuǎn)錄。MIDI是一種在合成器中常用的數(shù)字音樂，每一個(gè)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(shí)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(duì)事物進(jìn)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?yàn)槟阋膊恢滥阍趯ふ沂裁?，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(shí)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(gè)網(wǎng)絡(luò)組成。第一個(gè)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?yàn)樗恍枰獦?biāo)簽，只需要數(shù)據(jù)集中典型房屋的所有特征。第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)，稱為判別器（D），和G對(duì)抗，同時(shí)從真實(shí)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(jìn)行族群的劃分——聚類。
3.半監(jiān)督學(xué)習(xí)：從一個(gè)相對(duì)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(duì)未知輸入和已知輸入的比對(duì)，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(jī)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(xiàng)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(jī)器學(xué)習(xí)來捕捉內(nèi)部漏洞的工具。它運(yùn)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(gè)程序從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)解決任務(wù)T進(jìn)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(yàn)E（另一種定義：機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。） 不同類型的機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(shí)候，半監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練確實(shí)有種提升監(jiān)督學(xué)習(xí)效果的趨勢，然而實(shí)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(gè)很有潛力的方向。
2019-06-18 17:24:142249 以機(jī)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(shí)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(jìn)了半監(jiān)督學(xué)習(xí)的復(fù)興，而且還發(fā)現(xiàn)3點(diǎn)有趣的現(xiàn)象：（1）SSL可以匹配甚至優(yōu)于使用數(shù)量級(jí)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(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)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(shí), 沒有對(duì)于文本和類目的真正的理解?，F(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(gè)問題，我們啟動(dòng)了一個(gè)叫做: 基于關(guān)鍵詞知識(shí)與類目知識(shí)的非監(jiān)督短文本層級(jí)分類的探索項(xiàng)目。
2019-12-08 10:57:343297 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實(shí)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(dú)立完成此項(xiàng)工作。
2019-12-10 14:34:571092 機(jī)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(shí)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(gè)模型，我們會(huì)采用K折交叉驗(yàn)證來進(jìn)行調(diào)參，從而得到參數(shù)的局部最優(yōu)解，再根據(jù)這個(gè)模型去預(yù)測數(shù)據(jù)。
2020-04-15 14:21:253632 無監(jiān)督機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)的方法來實(shí)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(fèi)力的數(shù)據(jù)標(biāo)記過程。但是，要權(quán)衡的是，評(píng)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(shí)際標(biāo)簽進(jìn)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(jī)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(qiáng)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(huì)投稿已經(jīng)結(jié)束，最后共有3013篇論文提交。ICLR 采用公開評(píng)審機(jī)制，任何人都可以提前看到這些論文。 為了分析最新研究動(dòng)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(gè)感性的認(rèn)識(shí)。 半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其中任務(wù)是從一個(gè)小的帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集和相對(duì)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(dú)
2020-11-02 16:08:142344 有趣的方法，用來解決機(jī)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(dú)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(xì)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(shí)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(shí)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(gè)訓(xùn)練樣本。 在這個(gè)我們對(duì)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(gè)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(duì)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(duì)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(xì)粒度的標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下獲得類似的特征表達(dá)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(jī)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(rèn)識(shí)了。這個(gè)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(qiáng)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(shí)間復(fù)雜度較高，難以適用于數(shù)據(jù)規(guī)模較大的實(shí)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(jìn)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(shí)，這樣才能識(shí)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(duì)沒有經(jīng)驗(yàn)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(gè)多層感知機(jī)模型來實(shí)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(gè)隨機(jī)森林模型對(duì)未標(biāo)記樣本進(jìn)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。基于基礎(chǔ)特征組和輔助特征組，在擴(kuò)充后的訓(xùn)練集上訓(xùn)練隨機(jī)森林模型，以實(shí)現(xiàn)鼠標(biāo)軌跡的人機(jī)
2021-05-13 15:41:089 解決數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算、人工智能和邊緣計(jì)算等各個(gè)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(duì)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(shí)別算法 來源：《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》，作者史蘊(yùn)豪等 摘 要：針對(duì)有標(biāo)簽樣本較少條件下的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)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(shí)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(yàn)知識(shí)的缺乏可能會(huì)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(jì)算神經(jīng)科學(xué)家布萊克-理查茲（Blake Richards）說：「我認(rèn)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 生成式對(duì)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(jī)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(gè)分支正在幫助醫(yī)生通過減少對(duì)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(duì)大量高質(zhì)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)(Labeled Data)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型會(huì)產(chǎn)生有競爭力的結(jié)果。例如，根據(jù)Paperswithcode網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)
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(jìn)步。同時(shí)，包括Google、Meta和微軟等在內(nèi)的科技巨頭也認(rèn)識(shí)到了半監(jiān)督學(xué)習(xí)在實(shí)際場景中的巨大潛力。
2022-10-19 15:52:01452 采用GaN實(shí)現(xiàn)48V至POL單級(jí)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(jìn)；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(jìn)了SUN RGB-D和 KITTI 數(shù)據(jù)集上的 3D 對(duì)象檢測，以及S3DIS上進(jìn)行的3D 語義分割。
2022-12-06 10:23:16492 生成對(duì)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(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)家 Anton Karazeev 通過日常生活實(shí)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(gè)典型的例子是 Mean-Teacher。與對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)類似，其整體架構(gòu)包含了兩個(gè)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(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和概念簡介（無模型、在線學(xué)習(xí)、離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分為三個(gè)分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)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(jī)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(duì)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(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)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(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、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(dòng)編碼器 、去噪自動(dòng)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(shí)世界中采集的用于開發(fā)自動(dòng)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(dòng)駕駛
2023-12-16 16:05:01227 
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