本文提出了一种适用于任意数据模态的自监督学习数据增强技术。 自监督学习算法在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了重大进展。这些自监督学习算法尽管在概念上是通用的，但是在具体操作上是基于特定的数据
2023-09-04 10:07:04
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。Y = f (X)，训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中n代表训练样本的大小，x和y分别是变量X和Y的样本值。 有监督学习可以被分为两类： 分类问题：预测某一样本所属的类别（离散的）。比如判断性别，是否健康等。 回归问题：预测某一样本的所对应的实数输出（连续的）。
2023-09-05 11:45:061161 
铺设异常检测可以帮助减少数据存储、传输、标记和处理的压力。本论文描述了一种基于Transformer和自监督学习的新方法，有助于定位异常区域。
2023-12-06 14:57:10658 
8510网络分析仪过渡到PNA工程服务
2019-08-05 14:38:58
AD7747最大的范围为25pf，现在测量的电容值已经比25pf大了，AD7747能不能像AD7745一样通过外部电阻实现测量范围的扩展
2023-12-19 06:13:16
本帖最后由 mr.pengyongche 于 2013-4-30 03:25 编辑
平时听的太多ARM跑系统了，不知道在DSp上能跑系统不？？刚开始学DSP，感觉上DSP一样很强大啊，怎么没听过在DSP上跑系统的呢？？好希望DSP也能像ARM一样跑系统
2011-03-23 13:52:54
列出ICC AVR 过渡到 AVR STUDIO时要注意的几个问题1.头文件更改ICCAVR使用的是“#include ”AVR STUDIO更改为“#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样实时监测并触发采集（停留画面，实质还在运行），像示波器一样移开触发键后，还会继续运行（希望有人懂我的意思）不要用条件结构什么的，那并不是实时监测，已经断了信号了。希望大神帮一下我，麻烦大神们了！呜呜
2016-01-27 17:09:11
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能
2021-11-03 09:17:37
OAD功能可不可以像其他的profile服务一样可以通过配对保护，只有正确配对的central设备才可以进行OAD升级？
2020-03-19 10:11:02
求教allegro能像AD一样打印负片吗?如何操作?
2018-03-29 01:39:47
在人机交互中，人机对话是最自然的方式之一。机器对于交互内容的理解，直接关乎人机交互的质量。如果人机交互可以像人与人之间的交流一样简单、顺畅，那么人机交互的质量将大大提高！最近，深芯智能科技推出
2018-09-13 09:40:58
导读：在现实生活中，人工智能机器人的创作者们往往会仔细思考这个大问题：善与恶，以及机器人浪潮的到来和机器人的大脑将会对人类产生什么样的影响。人工智能机器人的创作者，在很多的科幻小说中，往往被描述为像
2016-01-26 14:49:34
的性能。2.机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。3.机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。机器学习算法可以分成下面几种类别：•监督学习：从给定的训练数据集中学习出一
2017-06-23 13:51:15
学习到，机器学习的典型应用包括选择最佳特征来产生最佳模型。 我们还学习到，只能在训练数据优质的情况下才能一样优质的算法。由于这些原因，当关键信息被埋在非结构化数据中时，机器学习算法的性能可能会降低
2017-09-25 10:03:05
，机器的学习成效都远远超越人类了。机器所具有的AI智能是它自己学习来的，又能迅速精通。 然而从另一方面来看，机器的逻辑能力却一直无法超越人类。回顾一下AI的发展历史，自从1950年代，许多专家们就是希望将
2021-01-04 10:16:36
51单片机与STM32有何区别呢？如何从51单片机过渡到STM32呢？
2021-12-20 07:49:21
如何从学习51单片机过渡到STM32单片机？从哪几个方面过渡？
2021-09-18 07:28:26
人工智能下面有哪些机器学习分支？如何用卷积神经网络（CNN）方法去解决机器学习监督学习下面的分类问题？
2021-06-16 08:09:03
的不同，机器学习可分为：监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。在这里我们讲2种机器学习的常用方法：监督学习，无监督学习。监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务，可分为“回归”和“分类
2018-07-27 12:54:20
将系统软件从GPIB过渡到LAN/LXI
2019-10-16 10:45:52
想问一下大神们，像这样一个网络所有过孔都亮起来像星星一样怎么弄的，太炫了，想学习学习!
2022-02-09 16:52:02
通过PC机，STM32开发板，USB线，SD卡，我们可以在电脑上识别出一个像U盘一样的盘符吗？求大侠指教
2020-06-11 04:35:10
本文希望在上一节的基础上，把指针操作过渡到寄存器的使用，来帮助读者深入理解寄存器。引入头文件主函数里出现了强制转换与指针的操作，程序不那么容易理解。我们把寄存器的地址进行宏定义，可以增强可读性
2021-08-24 07:23:07
labview可以像易语言一样简单吗
2012-08-20 09:36:05
是否可以像 TouchGFX Designer 的示例一样创建一个 UI 模板？
2023-01-05 07:44:03
`转一篇好资料机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用
2017-04-18 18:28:36
Jordan：我们不需要训练AI表现得像市场一样，我们需要用数据和其他更智能的算法，让它们在市场中成为优秀的制定决策的代理(agents)。他们不会去欺诈(cheat)，而是诚实地共享自己拥有什么、可以
2018-10-03 09:26:37
哪位高手可以给我一个从51单片机过渡到ARM的学习步骤跟方法！需要掌握的知识（要学哪几本书，书名是什么？）能不能给我制定一个学习计划啊？或者有没有前辈带带我啊！谢谢啦！
2013-05-12 13:08:02
【深度学习基础-17】非监督学习-Hierarchical clustering 层次聚类-python实现
2020-04-28 10:07:39
AD7747最大的范围为25pf，现在测量的电容值已经比25pf大了，AD7747能不能像AD7745一样通过外部电阻实现测量范围的扩展
2018-09-28 15:00:51
原子哥，又麻烦您了。今天学习 串口试验 （实验3） 其中串口接收是采用大循环检查 接收数据寄存器的方式来判断数据的接收。请问 STM32 串口能否像 51一样 产生中断，然后通过中断方式处理数据呢 就是没收到1个数据 产生1次中断。
2019-07-22 04:35:01
，达文西经常写下『务必彻彻底底想清楚』和『先考虑终点』。从最终目标(Goal)去思考及领悟事物的本源，是欣赏关连的一个好方法。以某种架构来表达其关连及组合，就表现出创意了。有了创意之后，务必从现实条件来
2020-12-25 11:24:17
(MachineLearning)。这意谓着，AI 是一种新的〈学习者〉，也就是一种新学生。AI(Artificial Intelligence)的中文是：人工智能。这意味着，计算机从人类获得知识和智能，它可以模拟
2020-11-06 17:25:10
以独立分量分析为主要对象, 描述了盲信号源分离技术的基本模型，介绍了盲分离的主要方法和数学原理, 分析了盲信号源的可辨识性。提出基于神经网络无监督学习的盲分离方法
2009-03-10 20:46:08
19 AI 技术的飞速进步很大程度上是由于深度学习和神经网络领域的突破，还得益于大型数据库的建立和更快的 GPU。我们现在已有了图像识别能力可与人类相比的 AI 系统 （例如下文中 Facebook
2016-11-21 19:13:18607 基于半监督学习的跌倒检测系统设计_李仲年
2017-03-19 19:11:453 本文核心内容是提出了一种基于单元配方约束条件（所有权系数非负而其和为1）的无监督学习系统，以及基于约束最小二乘解的确定性算法。系统本身类似于结构方程模型（SEM），属于不定方程组，传统的算法包括
2017-12-13 16:46:300 中科院和英国伦敦大学玛丽女王学院的研究人员就生成视频摘要提出了一种新方法，采用无监督学习的方法，用深度摘要网络（Deep Summarization Network，DSN）总结视频。
2018-01-15 10:49:156753 
问题，对半监督学习中的协同训练算法进行改进，提出了一种基于多学习器协同训练模型的人体行为识别方法．这是一种基于半监督学习框架的识别算法，该方法首先通过基于Q统计量的学习器差异性度量选择算法来挑取出协同训练中基学习
2018-01-21 10:41:091 险分析技术的更迭换代。 近年来不断发展的大数据与人工智能技术，逐渐成为风控与反欺诈从业者的有力武器。成立四年的DataVisor打出无监督学习算法这一旗帜，再结合监督学习、自动规则引擎，为客户提供多应用场景的保护。
2018-02-17 01:12:001657 ，常常把人类智能视为AI所能达到的最终目标。我们已经非常熟悉人类智能，因此想要用它来作为衡量标准是很自然的事情。但事情是这样的：人类智能更接近于最底层。
2018-03-21 09:08:00553 自古希腊，人们对于世界的认知经历了众神创世、水火土气、进化论、宇宙大爆炸、原子论……直到今天，我们开始思考“AI生万物”。 文/木易 假如穿越回两千五百年前，当你问欧洲人万物从何而生时，他们大多数给到你的答复是荷马史诗中众神创世神话。只有极少数开始理性思考的哲人会告诉你，万物的创生是水
2018-06-18 17:03:001691 在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法：监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)。
2018-05-07 09:09:0113404 英伟达近期在GAN相关研究和应用方面进展迅猛，在前一阵的成果展示中，通过利用生成对抗网络(GAN)及无监督学习两种深度学习技术，实现了场景间的四季转换，通俗来说，就是去除路旁的积雪或是为干枯的树木补齐树叶，这一成果也被其利用在自动驾驶数据收集方面。
2018-05-16 15:55:002390 同时，我们可以从互联网轻松获取海量粗标注的图片，如利用Flickr的标签。因此，研究如何在弱监督条件下，即仅提供粗略图片类别标注，训练目标检测模型，具有重要的意义。已有学者探索了基于多示例学习构建弱监督条件下的目标检测模型学习方法，但是模型的精确度仍然难以令人满意。
2018-05-15 16:51:1811416 
无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。
2018-05-27 09:59:1329728 
这一切的完成都是借助算法根据相似性来对事物进行分组。相似度的度量是通过选择算法来指定的，但是为什么不尝试尽可能多的相似度度量呢? 因为你也不知道你在寻找什么，不过可以把非监督式学习看成是数学中的“物以类聚”。就像罗夏墨迹卡一样，其实你不用把你看到的内容看的太重。
2018-07-24 17:50:3411221 科技时代的来临，人们总在忧心会被机器取代。可是，从人工智能起源至今，60多年过去了，机器具备像人类一样思考的能力了吗？
2018-10-22 15:18:347056 根据训练数据是否有标记，机器学习任务大致分为两大类：监督学习和非监督学习，监督学习主要包括分类和回归等，非监督学习主要包括聚类和频繁项集挖掘等。
2018-11-10 10:55:593765 Darktrace新网络安全公司与剑桥大学的数学家合作，开发了一种利用机器学习来捕捉内部漏洞的工具。它运用无监督学习方法，查看大量未标记的数据，并找到不遵循典型模式的碎片。这些原始数据汇集到60多种不同的无监督学习算法中，它们相互竞争以发现异常行为。
2018-11-22 16:01:501099 with experience E（一个程序从经验E中学习解决任务T进行某一任务量度P，通过P测量在T的表现而提高经验E（另一种定义：机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。） 不同类型的机器学习算法：主要讨论监督学习和无监督学习 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数
2018-12-03 17:12:01401 无监督学习是一种用于在数据中查找模式的机器学习技术。无监督算法给出的数据不带标记，只给出输入变量(X)，没有相应的输出变量。在无监督学习中，算法自己去发现数据中有趣的结构。
2019-01-21 17:23:003915 上图可以看出来，最开始的时候，半监督学习训练确实有种提升监督学习效果的趋势，然而实际操作中，我们经常陷入从“可怕又不可用”的状态，到“不那么可怕但仍然完全不可用”。
2019-05-25 09:58:122675 
就目前来看，半监督学习是一个很有潜力的方向。
2019-06-18 17:24:142249 以机器学习中的监督学习为例，监督学习是从一组带有标记的数据中学习。
2019-07-04 15:31:49303 BigBiGAN是一种纯粹基于生成模型的无监督学习方法，它在ImageNet上实现了图像表示学习的最好的结果。
2019-07-11 15:48:382460 谷歌的结果促进了半监督学习的复兴，而且还发现3点有趣的现象：（1）SSL可以匹配甚至优于使用数量级更多标记数据的纯监督学习。（2）SSL在文本和视觉两个领域都能很好地工作。（3）SSL能够与迁移学习很好地结合。
2019-07-13 07:31:003342 
我们分析现有监督算法的主要问题在于没有真正的知识, 没有对于文本和类目的真正的理解。现有算法只是在学习大量人工标注训练样本里面的模式。为了解决这个问题，我们启动了一个叫做: 基于关键词知识与类目知识的非监督短文本层级分类的探索项目。
2019-12-08 10:57:343297 
机器学习（ML）是人工智能（AI）的子集，它试图以几种不同的方式从数据集“学习”，其中包括监督学习和无监督学习。
2020-03-14 10:50:01564 无监督机器学习是近年才发展起来的反欺诈手法。目前国内反欺诈金融服务主要是应用黑白名单、有监督学习和无监督机器学习的方法来实现。
2020-05-01 22:11:00861 本书前两部分主要探讨监督学习（supervised learning）。在监督学习的过程中，我们只需要给定输入样本集，机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单，机器只需从输入数据中预测合适的模型，并从中计算出目标变量的结果。
2020-05-28 08:00:000 无监督学习的好处之一是，它不需要监督学习必须经历的费力的数据标记过程。但是，要权衡的是，评估其性能的有效性也非常困难。相反，通过将监督学习算法的输出与测试数据的实际标签进行比较，可以很容易地衡量监督学习算法的准确性。
2020-07-07 10:18:365308 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，指人类制造的机器所表现出的智能，最终目标是让机器具有像人脑一般的智能水平。
2020-09-30 16:39:118326 和强人工智能，从弱AI进阶到强AI，代表着人类使用的经典计算机，过渡到量子计算机，强人工智能时代才能真正到来。
2020-10-20 14:34:172144 将在明年5月4日举行，目前，本次大会投稿已经结束，最后共有3013篇论文提交。ICLR 采用公开评审机制，任何人都可以提前看到这些论文。 为了分析最新研究动向，我们精选了涵盖自监督学习
2020-11-02 15:50:562443 
导读 最基础的半监督学习的概念，给大家一个感性的认识。 半监督学习(SSL)是一种机器学习技术，其中任务是从一个小的带标签的数据集和相对较大的未带标签的数据中学习得到的。SSL的目标是要比单独
2020-11-02 16:08:142344 有趣的方法，用来解决机器学习中缺少标签数据的问题。SSL利用未标记的数据和标记的数据集来学习任务。SSL的目标是得到比单独使用标记数据训练的监督学习模型更好的结果。这是关于半监督学习的系列文章的第2部分，详细介绍了一些基本的SSL技
2020-11-02 16:14:552651 
为什么半监督学习是机器学习的未来。 监督学习是人工智能领域的第一种学习类型。从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归到大规模的神经网络，都已经被研究用来提高精确度和预测能力。 然而，一个重大突破
2020-11-27 10:42:073610 监督学习是人工智能领域的第一种学习类型。从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归到大规模的神经网络，都已经被研究用来提高精...
2020-12-08 23:32:541096 几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型，然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练
2020-12-26 09:52:103814 
高成本的人工标签使得弱监督学习备受关注。seed-driven 是弱监督学习中的一种常见模型。该模型要求用户提供少量的seed words，根据seed words对未标记的训练数据生成伪标签，增加
2021-01-18 16:04:272657 在大规模标注的数据集上训练深度模型不仅可以使手头的任务表现良好，还可以使模型学习对于下游任务的有用特征形式。但是，我们是否可以在不使用如此昂贵且细粒度的标注数据的情况下获得类似的特征表达能力呢？本文研究了使用噪声标注（在这种情况下为图像标题）的弱监督预训练。
2021-01-18 17:08:567582 
据台媒经济日报报道，鸿海集团今日宣布推出无监督学习（Unsupervised Learning）人工智能（AI）算法FOXCONN NxVAE，运用正面表列的模型训练方式，只以产品容易取得的正样本
2021-01-21 16:06:342098 ，再生成特征向量，通过机器学习的算法，得到模型。当小朋友遇到一只小狗，老师告诉他这是一只小狗，小朋友下次见到小狗就自然认识了。这个过程就是监督学习。 在AI这块领域，未来最缺的一是工程能力强的算法人才，过去两
2021-03-12 16:01:272908 基于图的局部与全局一致性（LGC）半监督学习方法具有较高的标注正确率，但时间复杂度较高，难以适用于数据规模较大的实际应用场景。从缩小图的规模人手，提出一种全局一致性优化方法。使用改进后的密度峰值
2021-03-11 11:21:5721 自监督学习让 AI 系统能够从很少的数据中学习知识，这样才能识别和理解世界上更微妙、更不常见的表示形式。
2021-03-30 17:09:355596 
【导读】Facebook的研究人员近日提出了一种用于超参数调整的自我监督学习框架。
2021-04-26 09:45:441518 
现有的网格简化算法通常要求人为给定模型整体简化率或者设置几何、颜色、纹理等属性的约束，如何合理地设置这些阈值对没有经验的用户来说比较困难。文中结合监督学习的方法，构建一个多层感知机模型来实现局部区域
2021-05-11 15:06:133 传统时间序列分类方法存在鼠标轨迹特征挖掘不充分、数据不平衡与标记样本量少等问题，造成识别效果较差。结合特征组分层和半监督学习，提出一种鼠标轨迹识别方法。通过不同视角构建有层次的鼠标轨迹特征组，并借鉴
2021-05-13 15:41:089 解决数据中心、云计算、人工智能和边缘计算等各个行业的问题，为人们带来极大便益。 自监督学习是什么？ 自监督学习与监督学习和非监督学习的关系 自我监督方法可以看作是一种特殊形式的具有监督形式的非监督学习方法，其中监督是通过自我监
2022-01-20 10:52:104517 
自监督学习的流行是势在必然的。在各种主流有监督学习任务都做到很成熟之后，数据成了最重要的瓶颈。从无标注数据中学习有效信息一直是...
2022-01-26 18:50:171 融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述 来源：《系统工程与电子技术》，作者潘崇煜等 摘 要: 深度学习模型严重依赖于大量人工标注的数据，使得其在数据缺乏的特殊领域内应用严重受限。面对数据缺乏
2022-02-09 11:22:371731 
一种基于伪标签半监督学习的小样本调制识别算法 来源：《西北工业大学学报》，作者史蕴豪等 摘 要：针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题，提出了一种基于伪标签半监督学习技术的小样本调制方式分类
2022-02-10 11:37:36627 在寻求人类智能人工智能的过程中，Meta将赌注押在了自监督学习上。
2022-07-21 14:06:36285 麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（Mila）的计算神经科学家布莱克-理查兹（Blake Richards）说：「我认为毫无疑问，大脑所做的90%都是自监督学习。」
2022-08-19 09:50:27628 数据，以及机器可以从中学习的复杂数据集标签。 今天，被称为弱监督学习的深度学习 (DL) 的一个分支正在帮助医生通过减少对完整、准确和准确数据标签的需求，以更少的努力获得更多的洞察力。弱监督学习通过利用更容易获得的粗略标签（例
2022-09-30 18:04:071043 
当使用监督学习(Supervised Learning)对大量高质量的标记数据(Labeled Data)进行训练时，神经网络模型会产生有竞争力的结果。例如，根据Paperswithcode网站统计
2022-10-18 16:28:03939 实时操作系统已经成为许多嵌入式系统中的关键组件，从裸机调度过渡到RTOS可能是一件棘手的事情。这里有七个小技巧可以帮助嵌入式开发人员更轻松地完成过渡。
2022-11-29 11:09:53833 限数据的情况下，半监督学习的显着改进；并且通过转移预训练模型来提升下游任务。例如，通过微调改进了SUN RGB-D和 KITTI 数据集上的 3D 对象检测，以及S3DIS上进行的3D 语义分割。
2022-12-06 10:23:16492 在半监督学习中，一个典型的例子是 Mean-Teacher。与对抗网络类似，其整体架构包含了两个网络：teacher 网络和 student 网络。
2023-04-14 14:37:06725 根据有无标签，监督学习可分类为：传统的监督学习（Traditional Supervised Learning）、非监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）。
2023-04-18 16:26:13628 将医学影像交给人工智能 (AI) 来分析，可以比人类专家更快、更准确地检测和测量出异常情况，推动基于影像的医疗诊断更进一步发展。要借此来改善患者的治疗效果并确立针对性的治疗方法，就必须建立起在不同人
2023-05-18 09:57:27567 深度学习作为机器学习的一个分支，其学习方法可以分为监督学习和无监督学习。两种方法都具有其独特的学习模型：多层感知机 、卷积神经网络等属于监 督学习；深度置信网 、自动编码器 、去噪自动编码器 、稀疏编码等属于无监督学习。
2023-10-09 10:23:42301 
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