监督学习方法
视频修复：无监督流对齐的序列对序列学习方法S2SVR（ICML 2022）
关注公众号，发现CV技术之美本文将 Seq2Seq 的架构引入到了视频超分中，其次针对光流不准的问题，之前的文章选择使用DCN进行替代，本篇论文『Unsupervised Flow-Aligned Sequence-to-Sequence Learning for Video Restoration 』从另一个角度出发，通过知识蒸馏的方法来训练更准的光流，想法很好但是相比于DCN的效果还有待进一步
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 10:48:40
SIGIR'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
COLING'22 | SelfMix：针对带噪数据集的半监督学习方法
作者：丁誉洋标题：「SelfMix」: Robust Learning Against Textual Label Noise with Self-Mixup Training 录取：COLING2022 Oral 链接：https://arxiv.org/abs/2210.04525 Github：「SelfMix & Baselines」: https://github.com/noi
日期 2023-06-12 10:48:40
Research | 使用无监督学习、多任务学习的分子性质预测新方法
2022年12月15日，中南大学湘雅药学院曹东升团队，国防科技大学吴诚堃团队，浙江大学侯廷军团队以及湖南大学曾湘祥教授团队合作在Research期刊上发表论文“Pushing the Boundaries of Molecular Property Prediction for Drug Discovery with Multitask Learning BERT Enhanced by SMIL
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自监督为何有效？243页普林斯顿博士论文「理解自监督表征学习」，全面阐述对比学习、语言模型和自我预测三类方法
新智元报道 作者：专知 编辑：好困【新智元导读】虽然监督学习引发了深度学习的繁荣，但它有一些关键的缺点：（1）它需要大量昂贵的标记数据，（2）它从头开始解决任务，而不是像人类那样利用从先前经验中获得的知识和技能。预训练已成为一种替代和有效的范式，以克服这些缺点，其中模型首先使用容易获得的数据进行训练，然后用于解决感兴趣的下游任务，标记数据比监督学习少得多。 使用未标记数据进行预训练，即自监
日期 2023-06-12 10:48:40PRICAI 2016国际人工智能大会论文解析 | 改善基于图表半监督学习的实例选择方法
导读：PRICAI 2016是环太平洋国际人工智能会议 ，每两年举行一次，大会专注于人工智能的理论，技术及其在社会领域的应用，和其对于太平洋沿岸国家经济的重要性。 改善基于图表半监督学习的实例选择方法（Instance Selection Method for Improving Graph-Based Semi-supervised Learning） 摘要：基于图表半监督学习（GSSL）
日期 2023-06-12 10:48:40NeurIPS 2022：基于语义聚合的对比式自监督学习方法
摘要：该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区域视为正样本对，语义不同的图像区域视为负样本对。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022]基于语义聚合的对比式自监督学习方法》，作者：Hint 。 1.研究背景 近些年来，利用大规模的强标注数
日期 2023-06-12 10:48:40
【半监督学习】5、Efficient Teacher | 专为 one-stage anchor-based 方法设计的半监督目标检测方法
文章目录 一、背景二、方法2.1 Dense Detector2.2 Pseudo Label Assigner2.3 Epoch Adaptor 三、效果 论文：Eff
日期 2023-06-12 10:48:40基于神经网络的自监督学习方法音频分离器（Matlab代码实现）
👨🎓个人主页：研学社的博客 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思
日期 2023-06-12 10:48:40（《机器学习》完整版系列）第13章 半监督学习——13.5 基于分歧的方法（多学习器间的差异、协同训练算法）
这里的分歧是指多学习器间的差异，如，不同视图、不同算法、不同数据采样、不同参数设置等等，而不仅指标记的分歧。 此类方法的典型代表有协同训练算法 基于分歧的方法 基于分歧的方法的典
日期 2023-06-12 10:48:40（《机器学习》完整版系列）第13章 半监督学习——13.1 生成式方法详解（样本数据都是由同一个潜在的模型“生成”的）
在前面章节中，我们学习了：（1）在样本集的样本标记的指导下进行分类；（2）在样本集样本的稠密分布约束下进行聚类。 前者称为监督
日期 2023-06-12 10:48:40