Semi-supervised ELM; Kernel function; Traffic congestion evaluation

探索微软的Semi-supervised-learning项目：无监督学习与半监督学习的新境界项目地址:https://gitcode.com/microsoft/Semi-supervised-learning 项目简介微软的Semi-supervised-learning 是一个开源项目，它专注于...

FixMatch：Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence【论文速读】

标签：计算机视觉深度学习人工智能

这篇论文提出了一种名为"FixMatch"的半监督学习方法,该方法主要思想就是使用弱增强后未标记图像作为伪标签,再用强增强后同一图像作为训练样本,从而利用少量标注样本获得更好分类结果. 具体来说:1....

阅读《MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning》

标签：人工智能计算机视觉

2024年04月02日。

Anti-Adversarially Manipulated Attributions for Weakly and Semi-SupervisedSemantic Segmentation

标签：人工智能

CVPR 2021

GCN经典论文笔记：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

标签：算法人工智能矩阵

GCN开山之作论文解读：《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》

【论文精读】Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

标签：人工智能深度学习神经网络

CVPR 2021 基于双任务一致性的半监督医学图像分割代码：GitHub - HiLab-git/DTC: Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency 基于深度学习的半监督学习(SSL)算法在医学图像分割方面...

深度探索：机器学习中的Semi-Supervised GAN算法原理及其应用

标签：机器学习生成对抗网络算法

Semi-Supervised GAN作为一种创新的半监督学习框架，成功融合了无监督生成对抗网络与有监督学习的优势，有效解决了标注数据匮乏的实际问题，为图像生成、文本分类、医学影像分析等领域带来了新的解决方案。...

Semi-Automated-Machine-Learning-Flask-App.zip

semi-colon expectedcss(css-semicolonexpected)报错解决

标签： css

我拷贝了他人页面的的代码，但是style中css区域报错，点击上去提示：semi-colon expectedcss(css-semicolonexpected) ### 2.解决思路 > 首先百度问题，又说是因为括号处有多余空格，（经检查没有） > 但查看...

1-Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation

我们提出了一个半监督语义分割的方法，使用了对抗网络。设计了一个鉴别器，去区分预测概率图与真实分割分布，同时考虑了空间分辨率。我们表明，通过**将对抗性损失与所提出模型的标准交叉熵损失耦合起来**，所提出的...

机器学习10 -- 半监督学习 Semi-supervised Learning

标签：人工智能半监督监督学习

1 为什么要做半监督学习有监督机器学习已经在很多领域证明了它的有效性，比如ImageNet图像分类任务，深度学习模型早在2017年，准确率就已经超过了人类。机器学习被认为是一门数据驱动的学科，数据分为两部分，data...

【论文导读】- GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node Classiﬁcation on ...

标签：机器学习人工智能节点分类

基于图的半监督节点分类（GraphSSC）具有广泛的应用，从网络和安全到数据挖掘和机器学习等。然而，现有的集中式GraphSSB方法无法解决许多现实世界中基于图的问题，因为收集整个图并标记合理数量的标签既耗时又昂贵，...

Semi-supervised classification with graph convolutional networks

研究意义: 1、在拓扑图中可以有效的提取空间特征 2、拓扑图中每个顶点的相邻顶点数目可能不同，所以不能用同样大小的卷积核进行卷积操作本文主要结构如下所示: 一、Abstract ...提出将卷积操作应用到图上，通过...

半监督学习(Semi-Supervised Learning, SSL)-简述及论文整理

标签：机器学习

SSL

论文解读《Semi-supervised Contrastive Learning for Label-efficient Medical Image Segmentation》

标签：深度学习机器学习人工智能

论文解读《半监督对比学习高效标签的医学图像分割》期刊名： MICCAI 2021 代码：代码地址论文地址：论文地址摘要：深度学习方法在医学图像分割分割任务中的成功与否，很大程度上依赖于大量标注数据的监督训练...

kafka—报错JAAS config entry not terminated by semi-colon信息

标签： kafka

报错JAAS config entry not terminated by semi-colon信息，如图解决方案查看代码中properties.sasl.jaas.config的value值为org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"userA...

详细解读浅表人脸学习-Semi-Siamese Training for Shallow Face Learning

本文介绍了Semi-Siamese Training for Shallow Face Learning的相关情况，以及内容简要解读，梳理了该论文的主要思路和逻辑。

浅析 Semi-Supervised Learning 中的 consistency 问题

标签：人工智能深度学习机器学习

浅析 Semi-Supervised Learning 中的 Consistency 问题传统半监督学习简述：现有半监督学习的问题 —— Individual Consistency实现方法总结传统半监督学习简述：区别于全监督学习，半监督学习针对训练集标记不...