”半监督学习“ 的搜索结果

     目前许多研究的假设都是利用聚类假设而进行训练的,这些方法都基于一个概念,即如果给一个无标签样本增加扰动,那么扰动数据的预测和原数据的预测不会有明显的改变,在聚类假设下,具有不同真实标签的数据点应当在低...

     **为什么做semi-supervised learning,因为有人常会说,我们缺data,其实我们不是缺data,其实我们缺的是有label的data。**比如说,你收集image很容易(在街上一直照就行了),但是这些image是没有的label。...

     # 1. 行人重识别综述 行人重识别作为计算机视觉领域的重要研究方向,旨在通过对行人图像或视频进行特征提取和匹配,实现行人身份的识别与跟踪。本章将从行人重识别的概念、应用领域和挑战入手,介绍当前行人重识别...

     随着深度学习技术的不断发展和应用,半监督学习作为一种结合监督学习和无监督学习的方法,逐渐被引入到语音分离任务中,取得了一定的效果。本文将围绕半监督学习在语音分离任务中的实践与效果展开研究。 ## 1.2 ...

     AGI的关键技术:半监督学习 作者:禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 人工智能领域近年来取得了令人瞩目的进展,尤其是在深度学习技术的推动下,AI在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。然而,当前主流的...

     - 首先,我们将介绍半监督学习的基本概念,说明其与监督学习、无监督学习的区别,并探讨半监督学习在机器学习领域的应用场景。 - 其次,我们会概述机器翻译的基本原理和发展历程,探讨机器翻译中存在的挑战和问题。 ...

半监督SVM

标签:   svm  人工智能

     半监督支持向量机(Semi-Supervised Support Vector Machine,简称S3VM)是支持向量机在半监督学习上的推广。在不考虑未标记样本时,支持向量机试图找到最大间隔划分超平面,而在考虑未标记样本后,S3VM试图找到能将...

      半监督学习简介 半监督学习(Semi-Supervised Learning)是机器学习领域的一种重要学习范式,它结合了监督学习(Supervised Learning)和无监督学习(Unsupervised Learning)的特点。在实际应用中,往往存在大量...

     纯半监督学习和直推学习的主要区别在于它们的学习目标和泛化能力范围。纯半监督学习注重提高模型在整个数据空间中的泛化性能,适用于更广泛的应用场景。直推学习则专注于特定未标记样本的预测性能优化,适用于具有...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1