半監督學習（基於生成模型）
1.基於損失函數和模型設計的主要深度半監督學習方法分類 2.Semi-supervised GANs [1] L. Schoneveld, “Semi-supervised learning with generative adversarial networks ...
原文：無監督學習：Deep Generative Mode（深度生成模型）
一 前言 . Creation 據說在費曼死后，人們在他生前的黑板上拍到如圖畫片，在左上角有道：What i cannot create ,I do not understand. Generative models，就是在做創造的事情。 . Image Processing 二 Generative Models 這是目前的主要方法。 . PixelRNN 每次生成一個像素，用這樣的方法，沒有任 ...
2018-08-11 13:55 0 1786 推薦指數：
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無監督學習
等應用 機器學習的分類 監督學習 （Supervised Learning） ...
機器學習模型| 無監督學習
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什么是有監督學習和無監督學習
監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人 ...
有監督學習與無監督學習的區別
有監督學習和無監督學習兩者的區別： 1.有標簽就是有監督學習，沒有標簽就是無監督學習，說的詳細一點，有監督學習的目的是在訓練集中找規律，然后對測試數據運用這種規律，而無監督學習沒有訓練集，只有一組數據，在該組數據集內尋找規律。 2. 無監督學習方法在尋找數據集中的規律性，這種規律性並不一定 ...