作者：余敏君1 前言以往的联邦学习工作往往仅专注于对监督学习任务的研究，即要求所有的数据都必须包含相应的标签。但是，在现实场景中，考虑到大数据量标注任务所需要的人力和物力开销是非常大的，因此本地客户端所包含的数据常常大部分甚至全部都是没有相应标签信息的。为了解决上述问题，大量新的学习范式应运而生。这其中，半监督学习作为一种解决标签数据量小问题的有效方法，被广大机器学习研究者所偏爱。本博客将从联邦半
半监督学习transductive learning：unlabeled data is the testing data inductive learning：unlabeled data is not the testing data一、生成方法：self-training将初始的有标签数据集作为初始的训练集 (X_train, y_train)=(X_l, y_l) 根据训练集训练得到一个初
半监督学习前提假设1.连续性假设（Continuity Assumption）分类问题- input是比较接近的时候，ouput的后验概率矩阵也应该距离比较小2.聚类假设（Cluster Assumption）类类内聚，类间分开3.流形假设（Manifold Assumption）所有数据点可以被多个低维流形表达。简单理解就是，将高维冗余特征降维到低维空间相同流形上的数据点，标签一样。换句话说，降
http://blog.sina.com.cn/s/blog_627a4f560100xmj1.html在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种学习的简单描
1、几种监督方式（待完善） 监督，无监督，半监督，弱监督，多示例，迁移学习！ 监督学习：多是分类问题，数据与标记有一一对应的关系 半监督学习：大量未标记数据和少量标签数据， 弱监督学习：不完全监督：只有一部分训练数据具备标签；不确切监督：训练数据只具备粗粒度标签；例如，在药物活性预测 [40] 的问题中，其目标是建立一个模型学习已知分子的知识，来预测一个新的分子是否适合制造一种特定药物。一个分子可
文章目录半监督学习生成式方法半监督SVM基于分歧的方法图半监督学习半监督聚类 半监督学习 在真实应用场景中，训练样本集的数目通常会很大。但是都是未标记数据，特别是在一些跨领域行业中，比如医疗，工业。对样本的分析都需要专业人才，甚至高精尖的人才来确定标记。而这些人肯定是不可能给你长时间的打标记的。那么半监督学习就是想利用小部分的标记数据，再加上大量未标记样本来进行推理和判断。之前描述的监督学习和无
利用基于对比学习的半监督聚类算法进行意图挖掘
《Semi-Supervised Clustering with Contrastive Learning for Discovering New Intents》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.07604.pdf一、简介1. 意图挖掘 任务导向的对话系统依赖于自然语言理解()，用于将对话分类到一个已知的意图，并利
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，在ImageNet这一百万量级的数据集上，传统的监督学习方法可以达到超过88%的准确率。然而，获取大量有标签的数据往往费时费力。为了缓解对标注数据的依赖，「半监督学习」(Semi-supervised
摘要监督学习的成功依赖于假设训练和测试数据来自相同的潜在分布，这在实践中往往是无效的，因为潜在的分布转移。鉴于此，现有的非监督域自适应方法大多集中于实现域不变表示和小源域误差。然而，最近的研究表明，这并不足以保证在目标域上有良好的泛化，事实上，在标签分布位移下是有害的。此外，在许多实际应用中，从目标领域获取少量标记数据并使用它们来促进源数据的模型训练往往是可行的。受上述观察的启发，本文第一次提出了
一、有监督、半监督、无监督、弱监督、自监督的定义和区别以下各个概念的分类并不是严格互斥的：有监督：利用大量的标注数据来训练模型，模型最终学习到输入和输出标签之间的相关性；用有标签的数据训练；监督学习需要每一个数据都有标签。一般来说这些标签都是人工设计的标签，通常标注需要花费大量的人力物力。监督学习更像学习一种映射关系，大多数的训练数据都带有标签。输入数据是x，标签是y，学习f函数的映射关系。监督学
概念：监督学习、无监督学习与半监督学习监督学习 ： supervised learning 无监督学习 ： unsupervised learning 半监督学习 ： semi-supervised learning2 、 概念监督学习：用一部分已知分类、有标记的样本来训练机器后，让它用学到的特征，对没有还分类、无标记的样本进行分类、贴标签。一句话概括：  
监督、半监督、无监督、自监督学习方法之间的区别概念辨别监督学习（Supervised Learning）：利用大量的标注数据来训练模型，模型最终学习到输入和输出标签之间的相关性；半监督学习（Semi-supervised Learning）：利用少量有标签的数据和大量无标签的数据来训练网络；无监督学习（Unsupervised Learning）：不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样
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2023-10-12 16:04:28
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监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)，怎么区分呢？这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。一、我们可以用一个例子来扩展首先看什么是学习（learni
监督学习、半监督学习 杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）在2017年亚马逊股东的来信中写了有关亚马逊语音驱动智能助手Alexa的一些有趣信息： 在美国，英国和德国，通过增强Alexa的机器学习组件和使用半监督学习技术，在过去12个月中，我们已将Alexa的口语理解提高了25％以上。 （这些半监督学习技术将实现相同精度提高所需的标记数据量减少了40倍！） 鉴于这些结果，尝试对我们自己的分类问题
半监督学习(Semi-supervised learning)综述1. 关于半监督学习半监督学习是机器学习的分支，主要利用有标签样本以及无标签样本用于用于特定学习的任务。如下图，半监督学习有利于获得更准确的分类边界。1.2 半监督学习的假设（1）平滑假设如何输入的两个点在输入空间是接近的，那个它们的标签是一致的。（2）低密度假设（3）流型假设2. 半监督学习的方法概览 半监督学习通常划分为归纳式（
文章目录以简单图结构分析GCN的传播层基本形式在简单的层次上研究传播规则基于attention的半监督GCNGNNGCNGLNAGNN权值矩阵问题思考及作者回复 基于图像的卷积神经网络对输入的局部连接区域进行操作，但是这种局部区域是固定的，也就是通常说的 卷积核。对于图数据来说是没有办法直接利用CNN进行高效的处理的， 但是将图像看作一种特殊的图谱，就可以建立图数据与图像之间的联系，从而将
作者：Neeraj varshney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的目标是要比单独使用有标记数据训练的监督学习技术得到更好的结果。这是半监督学习系列文章的第1部分，对这个机器学习的重要子领域进行了简要的介绍。区分半监督学习，监督学习和无监督学习整个数据集中可
Semi-Supervised Learning半监督学习（二） 介绍 在上篇文章中我们介绍了关于统计机器学习和半监督学习的一些基本概念。在这篇文章中，我们仍着重带读者更深入地了解半监督学习基础，了解半监督学习的常用方法，模型假设，并且通过实例带读者去理解半监督学习的过程。难度依然较基础，但是相信读完这篇文章，你会对半监督学习是什么有完整的把握。半监督学习方
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2023-07-04 20:26:50
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Semi-Supervised Learning半监督学习（一） 入门级介绍 传统的机器学习任务分为无监督学习（数据无标签，如，聚类，异常检测等）和监督学习（数据有标签，如，分类，回归等）。半监督学习针对的是只有部分数据有标签的学习任务，而其中有标签数据往往远远小于无标签数据。它是机器学习领域研究的热点，因为现实场景中标签获取往往是十分昂贵的，很多研究者发现结合
一个月前和实验室的伙伴们打了一个跨领域半监督依存句法分析的比赛，比赛成绩出乎意料，在封闭测试下是第一名。这也是我第一次接触半监督学习。最近师兄在写这个评测论文，我也在帮忙准备下实验数据。昨天师兄发现了一个极其简单的半监督方法论文，挺后悔这么简单当初没用上。今天就来说说这个很简单的论文。给还不了解的小伙伴普及下半监督和无监督哈：半监督semi-supervised半监督学习(Semi-Supervi
