1.基于损失函数和模型设计的主要深度半监督学习方法分类 2.Semi-supervised GANs [1] L. Schoneveld, “Semi-supervised learning with generative adversarial networks ...
一 前言 . Creation 据说在费曼死后,人们在他生前的黑板上拍到如图画片,在左上角有道:What i cannot create ,I do not understand. Generative models,就是在做创造的事情。 . Image Processing 二 Generative Models 这是目前的主要方法。 . PixelRNN 每次生成一个像素,用这样的方法,没有任 ...
2018-08-11 13:55 0 1786 推荐指数:
1.基于损失函数和模型设计的主要深度半监督学习方法分类 2.Semi-supervised GANs [1] L. Schoneveld, “Semi-supervised learning with generative adversarial networks ...
一 Auto-encoder NN Encoder & NN Decoder 要一起训练。 二 Starting from PCA 三 Deep Auto-encoder PCA&Deep Auto-encoder 比较,明显后者效果更好。 当code ...
等应用 机器学习的分类 监督学习 (Supervised Learning) ...
无监督学习 相对监督学习(输入进x,有对应的y),没有标注 聚类 k均值 基于密度的聚类 最大期望聚类 降维 潜语义分析(LSA) 主成分分析(PCA) 奇异值分解(SVD) k 均值(k-means)是聚类算法中最 ...
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。 监督与无监督区别: 1. 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律,而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集,只有一组数据,在该组数据集内寻找规律。 2. ...
机器学习的常用方法,主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型 ...
监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力。在人 ...
有监督学习和无监督学习两者的区别: 1.有标签就是有监督学习,没有标签就是无监督学习,说的详细一点,有监督学习的目的是在训练集中找规律,然后对测试数据运用这种规律,而无监督学习没有训练集,只有一组数据,在该组数据集内寻找规律。 2. 无监督学习方法在寻找数据集中的规律性,这种规律性并不一定 ...