本文提出了一種適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的自監(jiān)督學習數(shù)據(jù)增強技術(shù)。 ? 自監(jiān)督學習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)督學習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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。Y = f (X)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式，其中n代表訓(xùn)練樣本的大小，x和y分別是變量X和Y的樣本值。 有監(jiān)督學習可以被分為兩類： 分類問題：預(yù)測某一樣本所屬的類別（離散的）。比如判斷性別，是否健康等。 回歸問題：預(yù)測某一樣本的所對應(yīng)的實數(shù)輸出（連續(xù)的）。
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)督學習的新方法，有助于定位異常區(qū)域。
2023-12-06 14:57:10658 
8510網(wǎng)絡(luò)分析儀過渡到PNA工程服務(wù)
2019-08-05 14:38:58
AD7747最大的范圍為25pf，現(xiàn)在測量的電容值已經(jīng)比25pf大了，AD7747能不能像AD7745一樣通過外部電阻實現(xiàn)測量范圍的擴展
2023-12-19 06:13:16
本帖最后由 mr.pengyongche 于 2013-4-30 03:25 編輯
平時聽的太多ARM跑系統(tǒng)了，不知道在DSp上能跑系統(tǒng)不？？剛開始學DSP，感覺上DSP一樣很強大啊，怎么沒聽過在DSP上跑系統(tǒng)的呢？？好希望DSP也能像ARM一樣跑系統(tǒng)
2011-03-23 13:52:54
列出ICC AVR 過渡到 AVR STUDIO時要注意的幾個問題1.頭文件更改ICCAVR使用的是“#include ”AVR STUDIO更改為“#include ”在ICC中使用不同MCU
2011-07-27 16:11:30
LabVIEW如何做到像示波器一樣實時監(jiān)測并觸發(fā)采集（停留畫面，實質(zhì)還在運行），像示波器一樣移開觸發(fā)鍵后，還會繼續(xù)運行（希望有人懂我的意思）不要用條件結(jié)構(gòu)什么的，那并不是實時監(jiān)測，已經(jīng)斷了信號了。希望大神幫一下我，麻煩大神們了！嗚嗚
2016-01-27 17:09:11
人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能
2021-11-03 09:17:37
OAD功能可不可以像其他的profile服務(wù)一樣可以通過配對保護，只有正確配對的central設(shè)備才可以進行OAD升級？
2020-03-19 10:11:02
求教allegro能像AD一樣打印負片嗎?如何操作?
2018-03-29 01:39:47
在人機交互中，人機對話是最自然的方式之一。機器對于交互內(nèi)容的理解，直接關(guān)乎人機交互的質(zhì)量。如果人機交互可以像人與人之間的交流一樣簡單、順暢，那么人機交互的質(zhì)量將大大提高！最近，深芯智能科技推出
2018-09-13 09:40:58
導(dǎo)讀：在現(xiàn)實生活中，人工智能機器人的創(chuàng)作者們往往會仔細思考這個大問題：善與惡，以及機器人浪潮的到來和機器人的大腦將會對人類產(chǎn)生什么樣的影響。人工智能機器人的創(chuàng)作者，在很多的科幻小說中，往往被描述為像
2016-01-26 14:49:34
的性能。2.機器學習是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究。3.機器學習是用數(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。機器學習算法可以分成下面幾種類別：?監(jiān)督學習：從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學習出一
2017-06-23 13:51:15
學習到，機器學習的典型應(yīng)用包括選擇最佳特征來產(chǎn)生最佳模型。 我們還學習到，只能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)質(zhì)的情況下才能一樣優(yōu)質(zhì)的算法。由于這些原因，當關(guān)鍵信息被埋在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中時，機器學習算法的性能可能會降低
2017-09-25 10:03:05
，機器的學習成效都遠遠超越人類了。機器所具有的AI智能是它自己學習來的，又能迅速精通。 然而從另一方面來看，機器的邏輯能力卻一直無法超越人類。回顧一下AI的發(fā)展歷史，自從1950年代，許多專家們就是希望將
2021-01-04 10:16:36
51單片機與STM32有何區(qū)別呢？如何從51單片機過渡到STM32呢？
2021-12-20 07:49:21
如何從學習51單片機過渡到STM32單片機？從哪幾個方面過渡？
2021-09-18 07:28:26
人工智能下面有哪些機器學習分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機器學習監(jiān)督學習下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
的不同，機器學習可分為：監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，半監(jiān)督學習，強化學習。在這里我們講2種機器學習的常用方法：監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習。監(jiān)督學習是從標記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來推斷一個功能的機器學習任務(wù)，可分為“回歸”和“分類
2018-07-27 12:54:20
將系統(tǒng)軟件從GPIB過渡到LAN/LXI
2019-10-16 10:45:52
想問一下大神們，像這樣一個網(wǎng)絡(luò)所有過孔都亮起來像星星一樣怎么弄的，太炫了，想學習學習!
2022-02-09 16:52:02
通過PC機，STM32開發(fā)板，USB線，SD卡，我們可以在電腦上識別出一個像U盤一樣的盤符嗎？求大俠指教
2020-06-11 04:35:10
本文希望在上一節(jié)的基礎(chǔ)上，把指針操作過渡到寄存器的使用，來幫助讀者深入理解寄存器。引入頭文件主函數(shù)里出現(xiàn)了強制轉(zhuǎn)換與指針的操作，程序不那么容易理解。我們把寄存器的地址進行宏定義，可以增強可讀性
2021-08-24 07:23:07
labview可以像易語言一樣簡單嗎
2012-08-20 09:36:05
是否可以像 TouchGFX Designer 的示例一樣創(chuàng)建一個 UI 模板？
2023-01-05 07:44:03
`轉(zhuǎn)一篇好資料機器學習算法可以分為三大類：監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。監(jiān)督學習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)督學習可用
2017-04-18 18:28:36
Jordan：我們不需要訓(xùn)練AI表現(xiàn)得像市場一樣，我們需要用數(shù)據(jù)和其他更智能的算法，讓它們在市場中成為優(yōu)秀的制定決策的代理(agents)。他們不會去欺詐(cheat)，而是誠實地共享自己擁有什么、可以
2018-10-03 09:26:37
哪位高手可以給我一個從51單片機過渡到ARM的學習步驟跟方法！需要掌握的知識（要學哪幾本書，書名是什么？）能不能給我制定一個學習計劃啊？或者有沒有前輩帶帶我啊！謝謝啦！
2013-05-12 13:08:02
【深度學習基礎(chǔ)-17】非監(jiān)督學習-Hierarchical clustering 層次聚類-python實現(xiàn)
2020-04-28 10:07:39
AD7747最大的范圍為25pf，現(xiàn)在測量的電容值已經(jīng)比25pf大了，AD7747能不能像AD7745一樣通過外部電阻實現(xiàn)測量范圍的擴展
2018-09-28 15:00:51
原子哥，又麻煩您了。今天學習 串口試驗 （實驗3） 其中串口接收是采用大循環(huán)檢查 接收數(shù)據(jù)寄存器的方式來判斷數(shù)據(jù)的接收。請問 STM32 串口能否像 51一樣 產(chǎn)生中斷，然后通過中斷方式處理數(shù)據(jù)呢 就是沒收到1個數(shù)據(jù) 產(chǎn)生1次中斷。
2019-07-22 04:35:01
，達文西經(jīng)常寫下『務(wù)必徹徹底底想清楚』和『先考慮終點』。從最終目標(Goal)去思考及領(lǐng)悟事物的本源，是欣賞關(guān)連的一個好方法。以某種架構(gòu)來表達其關(guān)連及組合，就表現(xiàn)出創(chuàng)意了。有了創(chuàng)意之后，務(wù)必從現(xiàn)實條件來
2020-12-25 11:24:17
(MachineLearning)。這意謂著，AI 是一種新的〈學習者〉，也就是一種新學生。AI(Artificial Intelligence)的中文是：人工智能。這意味著，計算機從人類獲得知識和智能，它可以模擬
2020-11-06 17:25:10
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)督學習的盲分離方法
2009-03-10 20:46:08
19 AI 技術(shù)的飛速進步很大程度上是由于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的突破，還得益于大型數(shù)據(jù)庫的建立和更快的 GPU。我們現(xiàn)在已有了圖像識別能力可與人類相比的 AI 系統(tǒng) （例如下文中 Facebook
2016-11-21 19:13:18607 基于半監(jiān)督學習的跌倒檢測系統(tǒng)設(shè)計_李仲年
2017-03-19 19:11:453 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)督學習系統(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 中科院和英國倫敦大學瑪麗女王學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)督學習的方法，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)督學習中的協(xié)同訓(xùn)練算法進行改進，提出了一種基于多學習器協(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)督學習框架的識別算法，該方法首先通過基于Q統(tǒng)計量的學習器差異性度量選擇算法來挑取出協(xié)同訓(xùn)練中基學習
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)督學習算法這一旗幟，再結(jié)合監(jiān)督學習、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 ，常常把人類智能視為AI所能達到的最終目標。我們已經(jīng)非常熟悉人類智能，因此想要用它來作為衡量標準是很自然的事情。但事情是這樣的：人類智能更接近于最底層。
2018-03-21 09:08:00553 自古希臘，人們對于世界的認知經(jīng)歷了眾神創(chuàng)世、水火土氣、進化論、宇宙大爆炸、原子論……直到今天，我們開始思考“AI生萬物”。 文/木易 假如穿越回兩千五百年前，當你問歐洲人萬物從何而生時，他們大多數(shù)給到你的答復(fù)是荷馬史詩中眾神創(chuàng)世神話。只有極少數(shù)開始理性思考的哲人會告訴你，萬物的創(chuàng)生是水
2018-06-18 17:03:001691 在機器學習(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類不同的學習方法：監(jiān)督學習(Supervised learning)、非監(jiān)督學習(Unsupervised learning)、半監(jiān)督學習(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)督學習兩種深度學習技術(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。已有學者探索了基于多示例學習構(gòu)建弱監(jiān)督條件下的目標檢測模型學習方法，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)督學習是機器學習技術(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)督學習的幾種聚類算法，包括K-Means聚類、分層聚類、t-SNE聚類、DBSCAN聚類等。
2018-05-27 09:59:1329728 
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)督式學習看成是數(shù)學中的“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 科技時代的來臨，人們總在憂心會被機器取代。可是，從人工智能起源至今，60多年過去了，機器具備像人類一樣思考的能力了嗎？
2018-10-22 15:18:347056 根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否有標記，機器學習任務(wù)大致分為兩大類：監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習，監(jiān)督學習主要包括分類和回歸等，非監(jiān)督學習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的數(shù)學家合作，開發(fā)了一種利用機器學習來捕捉內(nèi)部漏洞的工具。它運用無監(jiān)督學習方法，查看大量未標記的數(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)督學習算法中，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中學習解決任務(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：機器學習是用數(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。） 不同類型的機器學習算法：主要討論監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習 監(jiān)督學習：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 無監(jiān)督學習是一種用于在數(shù)據(jù)中查找模式的機器學習技術(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)督學習中，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)督學習訓(xùn)練確實有種提升監(jiān)督學習效果的趨勢，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)督學習是一個很有潛力的方向。
2019-06-18 17:24:142249 以機器學習中的監(jiān)督學習為例，監(jiān)督學習是從一組帶有標記的數(shù)據(jù)中學習。
2019-07-04 15:31:49303 BigBiGAN是一種純粹基于生成模型的無監(jiān)督學習方法，它在ImageNet上實現(xiàn)了圖像表示學習的最好的結(jié)果。
2019-07-11 15:48:382460 谷歌的結(jié)果促進了半監(jiān)督學習的復(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)督學習。（2）SSL在文本和視覺兩個領(lǐng)域都能很好地工作。（3）SSL能夠與遷移學習很好地結(jié)合。
2019-07-13 07:31:003342 
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)有算法只是在學習大量人工標注訓(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 
機器學習（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“學習”，其中包括監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。
2020-03-14 10:50:01564 無監(jiān)督機器學習是近年才發(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)督學習和無監(jiān)督機器學習的方法來實現(xiàn)。
2020-05-01 22:11:00861 本書前兩部分主要探討監(jiān)督學習（supervised learning）。在監(jiān)督學習的過程中，我們只需要給定輸入樣本集，機器就可以從中推演出指定目標變量的可能結(jié)果。監(jiān)督學習相對比較簡單，機器只需從輸入數(shù)據(jù)中預(yù)測合適的模型，并從中計算出目標變量的結(jié)果。
2020-05-28 08:00:000 無監(jiān)督學習的好處之一是，它不需要監(jiān)督學習必須經(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)督學習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)督學習算法的準確性。
2020-07-07 10:18:365308 人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，指人類制造的機器所表現(xiàn)出的智能，最終目標是讓機器具有像人腦一般的智能水平。
2020-09-30 16:39:118326 和強人工智能，從弱AI進階到強AI，代表著人類使用的經(jīng)典計算機，過渡到量子計算機，強人工智能時代才能真正到來。
2020-10-20 14:34:172144 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)督學習
2020-11-02 15:50:562443 
導(dǎo)讀 最基礎(chǔ)的半監(jiān)督學習的概念，給大家一個感性的認識。 半監(jiān)督學習(SSL)是一種機器學習技術(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)中學習得到的。SSL的目標是要比單獨
2020-11-02 16:08:142344 有趣的方法，用來解決機器學習中缺少標簽數(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)集來學習任務(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)督學習模型更好的結(jié)果。這是關(guān)于半監(jiān)督學習的系列文章的第2部分，詳細介紹了一些基本的SSL技
2020-11-02 16:14:552651 
為什么半監(jiān)督學習是機器學習的未來。 監(jiān)督學習是人工智能領(lǐng)域的第一種學習類型。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)督學習是人工智能領(lǐng)域的第一種學習類型。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 幾乎所有的機器學習算法都歸結(jié)為求解最優(yōu)化問題。有監(jiān)督學習算法在訓(xùn)練時通過優(yōu)化一個目標函數(shù)而得到模型，然后用模型進行預(yù)測。無監(jiān)督學習算法通常通過優(yōu)化一個目標函數(shù)完成數(shù)據(jù)降維或聚類。強化學習算法在訓(xùn)練
2020-12-26 09:52:103814 
高成本的人工標簽使得弱監(jiān)督學習備受關(guān)注。seed-driven 是弱監(jiān)督學習中的一種常見模型。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 在大規(guī)模標注的數(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，還可以使模型學習對于下游任務(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注（在這種情況下為圖像標題）的弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練。
2021-01-18 17:08:567582 
據(jù)臺媒經(jīng)濟日報報道，鴻海集團今日宣布推出無監(jiān)督學習（Unsupervised Learning）人工智能（AI）算法FOXCONN NxVAE，運用正面表列的模型訓(xùn)練方式，只以產(chǎn)品容易取得的正樣本
2021-01-21 16:06:342098 ，再生成特征向量，通過機器學習的算法，得到模型。當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)督學習。 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)督學習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)督學習讓 AI 系統(tǒng)能夠從很少的數(shù)據(jù)中學習知識，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)督學習框架。
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)督學習的方法，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 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)督學習，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 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)督學習是什么？ 自監(jiān)督學習與監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習的關(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)督學習方法，其中監(jiān)督是通過自我監(jiān)
2022-01-20 10:52:104517 
自監(jiān)督學習的流行是勢在必然的。在各種主流有監(jiān)督學習任務(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)中學習有效信息一直是...
2022-01-26 18:50:171 融合零樣本學習和小樣本學習的弱監(jiān)督學習方法綜述 來源：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》，作者潘崇煜等 摘 要:?深度學習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)督學習的小樣本調(diào)制識別算法 來源：《西北工業(yè)大學學報》，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)督學習技術(shù)的小樣本調(diào)制方式分類
2022-02-10 11:37:36627 在尋求人類智能人工智能的過程中，Meta將賭注押在了自監(jiān)督學習上。
2022-07-21 14:06:36285 麥吉爾大學和魁北克人工智能研究所（Mila）的計算神經(jīng)科學家布萊克-理查茲（Blake Richards）說：「我認為毫無疑問，大腦所做的90%都是自監(jiān)督學習。」
2022-08-19 09:50:27628 數(shù)據(jù)，以及機器可以從中學習的復(fù)雜數(shù)據(jù)集標簽。 今天，被稱為弱監(jiān)督學習的深度學習 (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)督學習通過利用更容易獲得的粗略標簽（例
2022-09-30 18:04:071043 
當使用監(jiān)督學習(Supervised Learning)對大量高質(zhì)量的標記數(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 實時操作系統(tǒng)已經(jīng)成為許多嵌入式系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件，從裸機調(diào)度過渡到RTOS可能是一件棘手的事情。這里有七個小技巧可以幫助嵌入式開發(fā)人員更輕松地完成過渡。
2022-11-29 11:09:53833 限數(shù)據(jù)的情況下，半監(jiān)督學習的顯著改進；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 在半監(jiān)督學習中，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)督學習可分類為：傳統(tǒng)的監(jiān)督學習（Traditional Supervised Learning）、非監(jiān)督學習（Unsupervised Learning）、半監(jiān)督學習（Semi-supervised Learning）。
2023-04-18 16:26:13628 將醫(yī)學影像交給人工智能 (AI) 來分析，可以比人類專家更快、更準確地檢測和測量出異常情況，推動基于影像的醫(yī)療診斷更進一步發(fā)展。要借此來改善患者的治療效果并確立針對性的治療方法，就必須建立起在不同人
2023-05-18 09:57:27567 深度學習作為機器學習的一個分支，其學習方法可以分為監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。兩種方法都具有其獨特的學習模型：多層感知機 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學習；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)督學習。
2023-10-09 10:23:42301 
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