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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机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型两大类。 1. 有监督学习 有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射
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 
据中心的产业布局上面。2017年，英伟达的数据中心业务季度营收首次超过了5亿美元，同比增长了109%，这使得黄仁勋在一次大会上大力肯定了数据中心业务的价值。英伟达早在2008年，最初就是通过最早的Tesla
2022-03-29 14:42:53
英伟达不断推出GPU卡，并且实现多卡互联NVLink，实际整个系统会累积到一个较大的公差，而目前市面上已有的连接器只能吸收较少的公差，这个是怎么做到匹配的呢？
2022-03-05 16:17:06
利润为11亿美元，是英伟达加密货币业务部门本季度利润的65倍。有意思的是，比特大陆今年一季度实现利润11亿美元，几乎刚好是英伟达利润总额的两倍。尽管英伟达已经是全球市场上最大的显卡和图形芯片制造商，但在
2018-08-24 10:11:50
英伟达TX2数据手册，喜欢请关注
2018-01-07 22:08:07
，是英伟达十多年来在计算机图像领域最大的创新。据悉，三款新 GPU 预计今年第四季度发售，Quadro RTX 8000 配备 48GB 内存，售价 10000 美元；Quadro RTX 6000
2018-08-15 10:59:45
成为中国首家与NGC GPU加速的容器 合作的云厂商。图为阿里云产品总监何云飞在云栖大会上关于阿里云与英伟达GPU云合作的发布目前从事人工智能业务的工程师全球数量超过百万，对于最新的深度学习框架以及便利
2018-04-04 14:39:24
1日这个特别的日子里盛大开幕了！热烈欢迎社会各界新老朋友前来咨询、观摩和体验。 为了满足众多新客户的需求和答谢老客户，第四季联合世界各大虚拟现实原厂推出更多新产品和新技术供客户观摩
2009-10-22 16:36:51
下以更高的转换频率运行。这意味着，在同样的条件下，GaN可实现比基于硅材料的解决方案更高的效率。TI日前发布了LMG5200，随着这款全集成式原型机的推出，工程师们能够轻松地将GaN技术融入到电源
2018-09-11 14:04:25
全新的电源应用在同等的电压下以更高的转换频率运行。这意味着，在同样的条件下，GaN可实现比基于硅材料的解决方案更高的效率。TI日前发布了LMG5200，随着这款全集成式原型机的推出，工程师们能够轻松地将
2018-09-10 15:02:53
、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法
2017-06-01 15:49:24
：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类等。•半监督学习：介于监督学习与无监督学习之间。•增强学习：通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到
2017-06-23 13:51:15
：用来训练，构建模型。验证集：在模型训练阶段测试模型的好坏。测试集：等模型训练好后，评估模型的好坏。学习方式：监督学习：训练带有标签的数据集。无监督学习：训练无标签的数据集。半监...
2021-09-06 08:21:17
设计师提供了额外的自由，可以在当今车辆带来的狭窄空间限制内打包更多新功能。 设计转换器 图1显示了1.5 kW双向48 V/12 V转换器的简化原理框图，通过并联两个转换器使其四相，可以相对容易
2023-02-21 15:57:35
http://www.hds668.com北京时间1月4日消息，据国外媒体报道，美国投行Evercore Partners的分析师罗布希赫拉（Rob Cihra）周四更新了他对苹果第四季度的业绩预期
2013-01-04 08:06:47
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
于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。因为这是一个介绍课程，我没有学习过强化学习的相关内容，但是我希望以下10个关于监督学习和无监督学习的算法足以让你感兴趣。`
2017-04-18 18:28:36
帮助团队做出一些这样的改变，从而成为团队里的超级英雄！3 先修知识与符号说明如果你有学习过机器学习相关课程（例如我在 Coursera 开设的机器学习 MOOC），或者有过监督学习的应用经验，这本
2018-11-30 16:45:03
【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
高性能，高价值和低成本的边缘计算盒子方案，我爱方案网的小伙伴们特别为工程师朋友们精选了五款热卖的瑞芯微和英伟达的边缘计算盒子方案，这些方案应用于机器人、无人配送车、低空防御、智能巡检、智慧楼宇、网关
2022-09-29 14:31:40
试题学SPFA算法整体来说，机器学习算法可以分为 3 大类：0.1 监督学习 工作原理：该算法由自变量（协变量、预测变量）和因变量（结果变量）组成，由一组自变量对因变量进行预测。通过这些变量集合，我们
2018-10-23 14:31:12
的心必是充盈的心，人生必是不设限制的精彩人生。这样的人，不会恐惧年龄的增长，反而会欣喜地迎接不同年龄的自己。因为人生四季的美，取决于生命赋予我们的经历，取决于自己的思考和内涵。如果以上事情或多或少都
2016-04-11 16:23:31
在被英特尔收购两年之后，深度学习芯片公司 Nervana 终于准备将代号为「Lake Crest」的架构转化为实际的产品了。对于英特尔来说，现在入局或许有些迟到，英伟达已经占据深度学习芯片市场很长一段时间了，后者有充分的时间通过新...
2021-07-26 07:04:35
导读：关于VR，有人唱衰，有人认为前景无限。在本周的VRX大会上，英伟达总经理格林斯特恩则认为VR在明年将实现爆发。
据外媒报道，要说VR市场今年的大赢家，绝对非索尼莫属。凭借399
2016-12-13 14:32:48
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 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 提取等问题，提出一种新的无监督学习的各种气孔缺陷检测算法。首先，采用快速独立分量分析从钢管X射线图像集合中学习一组独立基底，并用该基底的线性组合来选择性重构带气孔缺陷的测试图像；随后，测试图像与其重构图像相减
2017-12-05 14:36:031 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 针对神经网络初始结构的设定依赖于工作者的经验、自适应能力较差等问题，提出一种基于半监督学习（SSL）算法的动态神经网络结构设计方法。该方法采用半监督学习方法利用已标记样例和无标记样例对神经网络进行
2017-12-21 15:49:380 当数据集中包含的训练信息不充分时，监督的极限学习机较难应用，因此将半监督学习应用到极限学习机，提出一种半监督极限学习机分类模型；但其模型是非凸、非光滑的，很难直接求其全局最优解。为此利用组合优化方法
2017-12-23 11:24:150 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 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 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 
如果拥有一点乐理基础的话，可以使用CNN模型通过MIDI格式的音乐生成的label来学习音乐的表达和转录。MIDI是一种在合成器中常用的数字音乐，每一个键被按下或者抬起都意味着一次事件的触发。可以通过如MAPS一样的数据集来实现复调钢琴音乐的转录问题。
2018-06-16 16:09:003980 
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 GAN有两个网络组成。第一个网络创建世界的内在版本（即通常房子是什么样的）：这称为生成模型（G），基本上它基于一切数据学习，因为它不需要标签，只需要数据集中典型房屋的所有特征。第二个网络，称为判别器（D），和G对抗，同时从真实数据集和生成器生成的房屋样本中取样，决定数据看起来是不是真的。
2018-09-24 09:44:008120 ：在一组没有已知输出（标签）的输入中，根据数据的内部特征和联系，找到某种规则，进行族群的划分——聚类。
3.半监督学习：从一个相对有限的已知结构中利用有监督学习的方法，构建基本模型，通过对未知输入和已知输入的比对，判断其输出，
2018-10-22 08:00:007 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 行人检测是当前机器视觉领域的挑战性课题之一。为了提高行人检测效率，提出一种基于优化图的半监督学习的行人检测算法。首先，提取每幅图像的形状上下文特征，并采用选择性搜索提取出行人候选区域建议框；然后
2018-12-21 17:23:065 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 无需相机参数、单目、以无监督学习的方式从未标记场景视频中搞定深度图！
2019-04-29 15:38:452467 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 
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。
2020-01-30 09:29:002924 
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 
强化学习非常适合实现自主决策，相比之下监督学习与无监督学习技术则无法独立完成此项工作。
2019-12-10 14:34:571092 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 在一般情况下，用来训练的训练集的标签都是由业务方来标记，在工作中，最常见的其实就是数据分类了，通过已有的训练的样本去训练得到一个模型，我们会采用K折交叉验证来进行调参，从而得到参数的局部最优解，再根据这个模型去预测数据。
2020-04-15 14:21:253632 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 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 来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。机器学习传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类等。从学习方法上来分可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。
2020-07-26 11:14:4410904 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 
揭示了添加无监督数据可以提高模型泛化和性能。事实上，在非常多的场景中，带有标签的数据并不容易获得。半监督学习可以在标准的任务中实现SOTA的效果，只需要一小部分的有标记数据 数百个训练样本。 在这个我们对半监督学习
2020-11-27 10:42:073610 这种学习范式试图去跨越监督学习与无监督学习边界。由于标签数据的匮乏和收集有标注数据集的高昂成本，它经常被用于商业环境中。从本质上讲，混合学习是这个问题的答案。
2020-12-08 10:31:021065 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 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 
，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 半监督学习的思想，利用多个随机森林模型对未标记样本进行伪标记，且将抽取标签预测一致且置信度较高的部分样本加入到训练集中。基于基础特征组和辅助特征组，在扩充后的训练集上训练随机森林模型，以实现鼠标轨迹的人机
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 目前，基于深度学习的视觉检测在监督学习方法的帮助下取得了很大的成功。然而，在实际工业场景中，缺陷样本的稀缺性、注释成本以及缺陷先验知识的缺乏可能会导致基于监督的方法失效。
2022-07-31 11:00:522303 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 生成式对抗网络（Generative adversarial network, GAN）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
2022-09-16 09:25:192974 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 随着深度学习的兴起，深度半监督学习算法也取得了长足的进步。同时，包括Google、Meta和微软等在内的科技巨头也认识到了半监督学习在实际场景中的巨大潜力。
2022-10-19 15:52:01452 采用GaN实现48V至POL单级转换
2022-11-02 08:16:162 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 生成对抗网络（GAN）是一类在无监督学习中使用的神经网络，其有助于解决按文本生成图像、提高图片分辨率、药物匹配、检索特定模式的图片等任务。Statsbot 小组邀请数据科学家 Anton Karazeev 通过日常生活实例深入浅出地介绍 GAN 原理及其应用。
2023-03-17 11:15:12469 
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 16:26:13629 来源：DeepHubIMBA强化学习的基础知识和概念简介（无模型、在线学习、离线强化学习等）机器学习(ML)分为三个分支:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习(SL)：关注在给定标记训练数据
2023-01-05 14:54:05419 
了基于神经网络的机器学习方法。 深度学习算法可以分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习的基本任务是训练模型去学习输入数据的特征和其对应的标签，然后用于新数据的预测。而无监督学习通常用于聚类、降维和生成模型等任务中
2023-08-17 16:11:26638 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 10:23:42302 
无论是单调的高速行车，还是平日的短途出行，驾驶过程往往平淡无奇。因此，在现实世界中采集的用于开发自动驾驶汽车（AV）的大部分训练数据都明显偏向于简单场景。 这给部署鲁棒的感知模型带来了挑战。自动驾驶
2023-12-16 16:05:01227 
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