专利名称：少标记半监督学习中的插值对比学习方法专利类型：发明专利正则化半监督方法发明人：周思航，杨希洪，呼晓畅，刘新旺，刘悦，涂文轩，郭瑞斌，唐邓清，陈浩，赖俊，张伦申请号：CN202210024335.1申请日：20220107公开号：CN114372571A公开日：20220419专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明涉及计算机视觉领域，公开了一种少标记半监督学习中的插值对比学习方法，本发明...

半监督学习中的异常检测方法探究正则化半监督方法在机器学习领域，半监督学习一直备受关注。相比于监督学习和无监督学习，半监督学习更贴近实际场景，因为在现实生活中，我们通常能够获取到一部分有标签的数据，但是大部分数据却是无标签的。因此，半监督学习可以充分利用有标签数据和无标签数据的信息，提高模型的泛化能力。在半监督学习中，异常检测是一个重要的应用领域。异常检测的目的是识别数据中的异常点，这些异常点可能是...

在机器学习领域，监督学习和无监督学习一直是研究的热点。然而，在现实生活中，我们常常面临的是弱监督学习的情况，即标注数据相对较少，而大量的未标注数据却包含了宝贵的信息。针对这一问题，半监督学习方法应运而生，它通过利用未标注数据来提高模型的泛化能力。而半监督特征学习方法则是半监督学习的一个重要分支，本文将探讨弱监督学习中的半监督特征学习方法。首先，我们来了解一下半监督特征学习的基本原理。在传统的监督学...

半监督学习是一种机器学习方法，它利用有标签和无标签的数据来训练模型。在实际应用中，往往会遇到训练数据大部分是无标签的情况，这时就需要使用半监督学习来解决这个问题。在半监督学习中，自训练方法是一种常用的技术，它能够有效地利用无标签数据来提高模型的性能。本文将详细介绍半监督学习中的自训练方法。自训练方法的基本原理是利用有标签数据来训练一个初始模型，然后使用这个模型来对无标签数据进行预测，将预测结果中置...

掌握机器学习中的半监督学习和标签传播算法半监督学习（Semi-supervised Learning）是机器学习中的一种重要学习范式，它通过尽可能多地利用未标记数据来提高学习算法的性能。在实际应用中，往往很难获得大量标记数据，而未标记数据相对容易获取。因此，半监督学习成为解决实际问题中的一个重要工具。标签传播算法（Label Propagation Algorithm）是一种经典的半监督学习算法，...

基于半监督学习的命名实体识别的方法    命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个重要任务，其目的是识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、组织机构名、专业词汇等。    在过去的几年里，监督学习方法在NER领域获得了不错的成果，但受限于标注数据的稀缺性和成本，监督学习方法的应用受到了很大的限制...

深度置信网络（Deep Belief Networks, DBN）是一种用于半监督学习的重要技术。它结合了深度学习和概率图模型的优势，能够有效利用未标记数据进行模型训练，提高了模型的泛化能力。本文将介绍在半监督学习中使用深度置信网络的一些技巧和注意事项。正则化半监督方法首先，深度置信网络是一种多层神经网络，由多个受限玻尔兹曼机组成。在训练过程中，首先使用无监督学习的方法对网络的参数进行初始化，然后...

半监督学习的优化方法一、 研究背景随着数据科学时代的到来，数据量日益增长，许多应用要求算法在大型数据集上进行学习和预测，这些过程需要大量的标记数据。但是在现实生活中，标记数据的获取往往代价昂贵，例如医学影像和语音识别等领域。为了解决这个问题，人们开始利用半监督学习方法，这样就能获得更多未标记数据的信息，在实践中实现更好的性能。半监督学习是一种学习框架，旨在在仅使用少量标记数据的情况下，利用大量未标...

图像识别中的半监督学习方法研究随着人工智能技术的快速发展，图像识别已经成为了一个热点研究方向。然而，在实际应用中，标注大量的图像样本可能会耗费大量的时间和人力资源。为了解决这个问题，研究人员提出了半监督学习的方法来利用少量标注样本和大量未标注样本来进行图像识别，取得了一定的进展。一、半监督学习的基本思想半监督学习的基本思想是利用少量的标注样本来训练一个分类器，然后将分类器应用于未标注样本进行预测。...

光学字符识别中的半监督式分类方法随着电子化的普及，光学字符识别（OCR）在日常生活中扮演了重要的角。OCR可快速准确地识别数字和字符，极大地提高了工作效率。然而，OCR技术的应用也遭遇了许多挑战。传统的OCR算法常常受到图像噪声、歪曲等因素的干扰，造成字体识别的错误。为了解决这些问题，半监督式分类方法应运而生。半监督式分类方法是一种介于有监督和无监督方法之间的机器学习技术。在光学字符识别中，半监...