弱监督学习
监督学习和无监督学习区别
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。监督学习（supervised learning）从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标
日期 2023-06-12 10:48:40
深度学习#1.有监督学习和无监督学习
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 机器学习#1.有监督学习和无监督学习人工智能与机器学习与深度学习机器学习 有监督学习无监督学习人工智能与机器学习与深度学习什么是人工智能？ 人类用各种方式让机器拥有与人类相仿的“智能”，就是人工智能。 什么是机器学习？ 机器学习就是实现人工智能的一种方式。什么是深度学习？ 深度学习就是实现机器学习的一种技术。机器学习为什么要机器学习呢？你想啊，
日期 2023-06-12 10:48:40监督学习型神经网络
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 朋友们，如需转载请标明出处：http://blog.csdn.net/jiangjunshow什么是监督学习？简单的回答是：判断是否是监督学习，就看输入数据是否有标签。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。对于上面的简单回答，如果你看不懂，是正常的！下面我给出详细回答，如果你还是不明白，那么…也是正常的。因为有些概念要被接受是需要时间的
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习之有监督学习,无监督学习,半监督学习
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录前言有监督学习无监督学习半监督学习前言机器学习是数据分析和数据挖掘的一种比较常用，比较好的手段从有无监督的角度，可以分为三类：有监督学习无监督学习半监督学习有监督学习用已知某种或某些特性的样本作为训练集，以建立一个数学模型，再用已建立的模型来预测未知样本，此种方法被称为有监督学习，是最常用的一种机器学习方法。是从标签化训练数据集中推断出模型的机
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习（二）：有监督学习、无监督学习和半监督学习
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、基本概念1 特征（feature） 数据的特征。举例：书的内容2 标签（label） 数据的标签。举例：书属于的类别，例如“计算机”“图形学”“英文书”“教材”等。3 学习（learning） 将很多数据丢给计算机分析，以此来训练该计算机，培养计算机给数据分类的能力。换句话说，学习指的就是找到特征与标签的映射（mapping）关系。这样
日期 2023-06-12 10:48:40
监督学习方法
Perceptro n &LR& Boosting可以看出，相较于简单的感知机模型，后两种模型的损失函数更加光滑，且对噪声数据比较明显（分类错误误差的增加比较多）
日期 2023-06-12 10:48:40SIGIR'21 微软|基于自监督图学习的召回方法
image.pngSelf-supervised Graph Learning for Recommendation https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3404835.34628621. 背景本文为召回阶段所提出的相关方法。首先，基于图的推荐系统方法存在以下三个限制：稀疏的监督信号：通常我们都是根据用户和item之间的交互来作为监督信号，但是这种交互相对于整个交
日期 2023-06-12 10:48:40递归级联网络：基于无监督学习的医学图像配准
编者按：目前，深度学习正广泛应用于医学图像配准领域。无监督机器学习方法能够广泛利用临床中产生的大量原始、无标注医学图像，然而现有算法对于变形大、变化复杂的图像配准的学习效果较差。微软亚洲研究院在 ICCV 2019 发表的论文中，提出一种深度递归级联的神经网络结构，可以显著提高无监督配准算法的准确率。医学图像配准是医学图像处理任务中的关键步骤，具有重要的临床意义。医学图像配准即分别给定一张运动的和
日期 2023-06-12 10:48:40自监督学习 对比学习了解
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 简介自监督学习是近几年（2020年）流行起来的一种机器学习方法，很多人认为自监督方法未来一段时间将取代现有的监督方法，成为深度学习中占据主导地位的方法。现在已经有不少采用自监督-对比学习的方法取得了领先的效果。目前（2020.10）来说这个领域貌似还比较新，没有找到很系统的讲解介绍资料。首先介绍一下到底什么是 SSL，我们知道一般机器学习分为监督学习
日期 2023-06-12 10:48:40
自监督学习（二）自监督学习性能概述
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Scaling and Benchmarking Self-Supervised Visual Representation LearningIntroductionScaling Self-supervised Learning增加预训练数据集的规模增加模型的容量增加任务的复杂度Benchmarking Suite for Self-supervi
日期 2023-06-12 10:48:40自监督学习（Self-supervised Learning）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前段时间在杭州参加华尔兹，在会场听报告和看Poster的时候，我发现AI领域的论文研究不再跟前几年一样专注于某个特定的任务提出全监督的网络模型（比如语义分割、目标检测和风格迁移等）。因为这些年深度学习的发展使得在数据充足情况下，经典任务的模型已经能达到很好的效果了，但是对于数据和标签匮乏的特定任务，这种监督学习的模型的效果就很受限。目前CV领域主流的
日期 2023-06-12 10:48:40论文推荐：使用带掩码的孪生网络进行自监督学习
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 最近自我监督学习被重视起来。昨天我通过LinkedIn发现了这项工作，我觉得它很有趣。kaiming大神的MAE为ViT和自监督的预训练创造了一个新的方向，本篇文章将介绍Masked Siamese Networks (MSN)，这是另一种用于学习图像表示的自监督学习框架。MSN 将包含随机掩码的图像视图的表示与原始未遮蔽的图像的
日期 2023-06-12 10:48:40
Multimix：从医学图像中进行的少量监督，可解释的多任务学习
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 在本文中，我将讨论一种新的半监督，多任务医学成像方法，称为Multimix，Ayana Haque（ME），Abdullah-Al-Zubaer Imran，Adam Wang、Demetri Terzopoulos。该论文在被ISBI 2021收录，并于4月的会议上发表。MultiMix通过采用基于置信的增强策略和新型桥模块来执
日期 2023-06-12 10:48:40ConvNeXt V2 发布：自监督学习加持，卷积网络仍大有可为
近年来，从自然语言处理领域出来的transformer架构，在计算机视觉领域获得了长足的发展，一时间transformer-based方法席卷CV界。作为捍卫卷积网络尊严大本营的Meta AI FAIR ，之前已经发布了ConvNeXt 模型，在视觉的各任务中表现出了强大的性能，最近他们又开源了ConvNeXt V2，借助大火的自监督学习模型MAE的方法，实现了不逊于最优秀的ViT模型的性能，而且
日期 2023-06-12 10:48:40迁移学习、自监督学习理论小样本图像分类和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30793原文出处：拓端数据部落公众号您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂。本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。利用未标记的数据与标记数据相比，未标记的数据通常更容易访问。不利用这一点就是一种浪费！自我
日期 2023-06-12 10:48:40[Nature Communications | 论文简读] 使用弱监督深度学习进行准确的体细胞变异检测
简读分享 | 乔剑博 编辑 | 王宇哲论文题目Accurate somatic variant detection using weakly supervised deep learning 论文摘要肿瘤样本中体细胞突变的鉴定通常基于结合启发式过滤器的统计方法。在这里，作者开发了 VarNet，这是一种端到端的深度学习方法，用于从对齐的肿瘤和匹配的正常 DNA 读数中识别体细胞变异。VarNet
日期 2023-06-12 10:48:40Nature Machine Intelligence | 使用自监督图像表示学习框架精准预测分子特性和药物靶点
作者 | 赵晏浠 编辑 | 赵晏浠论文题目：Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a self-supervised image representation learning framework 今天给大家介绍的是发表在nature machine intelligence上的工作《Accurate
日期 2023-06-12 10:48:40可扩展易配置，快来揭秘新一代自监督学习开源框架
MMSelfSup 是 OpenMMLab 生态面向自监督学习的开源算法库，主要涵盖了计算机视觉的自监督学习。与监督学习不同，自监督学习无需人为的数据标注，能够有效利用海量的无标注数据来提升模型性能。2020 年 06 月，OpenMMLab 联合社区发布了 OpenSelfSup，是业界的首个自监督学习算法库，集成了一系列主流的自监督学习算法。2021 年 12 月，我们升级 OpenSelfS
日期 2023-06-12 10:48:402022 Top10自监督学习模型发布！美中两国8项成果霸榜
新智元报道 编辑：昕朋【新智元导读】2022年十大自监督学习模型出炉！中国清华大学、北京大学和香港中文大学（深圳）项目入选，荣登亚洲第一，世界第二。微软公司成为上榜最多的公司，共有三项成果。自监督学习使计算机能够观察世界，通过学习图像、语音或文本的结构来了解世界。这推动了人工智能最近的许多重大进展。尽管世界科研人员在该领域投入大量精力，但目前自我监督学习算法从图像、语音、文本和其他模式中学
日期 2023-06-12 10:48:40BT - Unet:生物医学图像分割的自监督学习框架
T-Unet采用Barlow twin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息，以学习数据表示。之后，对完整网络进行微调以执行实际的分割。BT-Unet由 Indian Institute of Information Technology Allahabad开发，发布在2022年的JML上BT-UnetBT-Unet架构图：a、预训练U-Net编码器网络，b、用预训练的编码器权
日期 2023-06-12 10:48:40语言模型自己学会用搜索引擎了？Meta AI提出API调用自监督学习方法Toolformer
选自arXiv作者：Timo Schick等机器之心编译编辑：袁铭怿、小舟单一的大型语言模型或许无法实现 AGI，但如果它学会使用其他工具呢？在自然语言处理任务中，大型语言模型在零样本和少样本学习方面取得了令人印象深刻的结果。然而，所有模型都存在固有的局限性，往往只能通过进一步扩展来部分解决。具体来讲，模型的局限性包括无法访问最新信息、会对事实产生「信息幻觉」、低资源语言理解困难、缺乏进行精确计算
日期 2023-06-12 10:48:40数据挖掘领域大师俞士纶团队新作：最新图自监督学习综述
机器之心专栏机器之心编辑部 图灵奖得主 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2020 年的 ICLR 大会上指出，自监督学习有望使 AI 产生类人的推理能力。该观点为未来 AI 领域指明了新的研究方向——自监督学习是一种不再依赖标注，而是通过揭示数据各部分之间关系，从数据中生成标签的新学习范式。近年来，自监督学习逐渐广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。随着该技术的蓬勃发
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能知识图谱之信息抽取：基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版)，提效。
基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案，提升标注效率！ 人工标注的缺点主要有以下几点： 产能低：人工标注需要大量的人力物力投入，且标注速度慢，产能低，无法满足大规模标注的需求。受限条件多：人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制，无法适应所有的标注场景，尤其是一些复杂的标注任务。易受主观因素影响：人工标注受到人为因素的影响，如标注人员的专业素养、标注态度、主观判断等，易受到人
日期 2023-06-12 10:48:40Facebook Yann LeCun一小时演讲： AI 研究的下一站是无监督学习（附完整视频）
作为 Facebook 人工智能部门主管， Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛，也是行业内最有影响力的专家之一。 近日，LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货： 1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。 2. 当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。 3. 用模拟器提高无监督
日期 2023-06-12 10:48:40引用次数最多的深度学习论文出自谁手？（无监督学习/生成模型篇）
雷锋网AI科技评论：我们通常都会学习前辈或大牛的经典作品，而引用次数自然也成为了论文的一个重要标杆。在GitHub上，@Terryum整理了一份精心编写的论文推荐列表，其中包含了在深度学习领域中引用次数最多的前100篇论文（自2012年起）。 有一些深度学习论文，无论它们属于哪个应用领域，都值得仔细研习。文章在精不在多，雷锋网提供的这些文章，都被认为是值得一读的优秀论文。囿于篇幅限制，雷锋网
日期 2023-06-12 10:48:40UC伯克利联合谷歌推出无监督深度学习框架，模仿人眼实现视频中的自我运动认知
雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论：无监督学习可以说是深度学习的未来，本文第一作者Tinghui Zhou是加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学学院的博士生，师从Alexei (Alyosha) Efros教授。本文是他与谷歌的 Matthew Brown、Noah Snavely与 David Lowe一同合作，此论文入选 CVPR 2017 oral paper。以下为
日期 2023-06-12 10:48:40教你用Python实现简单监督学习算法
教你用Python实现简单监督学习算法 监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。 这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白。 当然了，如果你已经熟练掌握监督学习，也不妨快速浏览这篇教程，检验一下自己的理解程度~ 什么是监督学习？ 在监督学习中，我们首先导入包含有训练属性和
日期 2023-06-12 10:48:40《百面机器学习》拾贝----第五章：非监督学习
相比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特征变量关联则是利用各种相关性分析方法来找到变量之间的关系。 01 K均值聚类 与分类问题不同，聚类是在事先并不知道任何样本类别标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得
日期 2023-06-12 10:48:40概念：弱监督学习
文章给的定义是： 数据集的标签是不可靠的，如（x，y），y对于x的标记是不可靠的。这里的不可靠可以是标记不正确，多种标记，标记不充分，局部标记等。 在实际应用中的学习问题往往以混合形式出现,如多标记多示例、半监督多标记、弱标记多标记等。针对监督信息不完整或不明确对象的学习问题统称为弱监督学习。 弱监督学习可以看做是有多个标记的数据集合，次集合可以是空集，单个元素，或是多个元素，分别对应x没有标记
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 监督学习备忘清单
一、监督学习简介 给定一组数据点 关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从 预测。 1、预测类型 下表总结了不同类型的预测模型： 2、模型类
日期 2023-06-12 10:48:40AI：人工智能领域算法思维导图集合之有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法)、分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路、11类机器学习算法详细分类之详细攻略
AI：人工智能领域算法思维导图集合之有监督学习/无监督学习/强化学习类型的具体算法简介(预测函数/优化目标/求解算法)、分类/回归/聚类/降维算法模型选择思路、11类机器学习算法详细分类(决策树/贝叶斯/回归/基于实例/集成学习/规则学习/正则化/降维/聚类/神经网络/深度学习)之详细攻略(持续更新) 目录 AI思维导图集合
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