本文提出了一種適用于任意數據模態的自監督學習數據增強技術。 ? 自監督學習算法在自然語言處理、計算機視覺等領域取得了重大進展。這些自監督學習算法盡管在概念上是通用的，但是在具體操作上是基于特定的數據
2023-09-04 10:07:04
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。Y = f (X)，訓練數據通常是(n×x,y)的形式，其中n代表訓練樣本的大小，x和y分別是變量X和Y的樣本值。 有監督學習可以被分為兩類： 分類問題：預測某一樣本所屬的類別（離散的）。比如判斷性別，是否健康等。 回歸問題：預測某一樣本的所對應的實數輸出（連續的）。
2023-09-05 11:45:061161 
鋪設異常檢測可以幫助減少數據存儲、傳輸、標記和處理的壓力。本論文描述了一種基于Transformer和自監督學習的新方法，有助于定位異常區域。
2023-12-06 14:57:10658 
8510網絡分析儀過渡到PNA工程服務
2019-08-05 14:38:58
AD7747最大的范圍為25pf，現在測量的電容值已經比25pf大了，AD7747能不能像AD7745一樣通過外部電阻實現測量范圍的擴展
2023-12-19 06:13:16
本帖最后由 mr.pengyongche 于 2013-4-30 03:25 編輯
平時聽的太多ARM跑系統了，不知道在DSp上能跑系統不？？剛開始學DSP，感覺上DSP一樣很強大啊，怎么沒聽過在DSP上跑系統的呢？？好希望DSP也能像ARM一樣跑系統
2011-03-23 13:52:54
列出ICC AVR 過渡到 AVR STUDIO時要注意的幾個問題1.頭文件更改ICCAVR使用的是“#include ”AVR STUDIO更改為“#include ”在ICC中使用不同MCU
2011-07-27 16:11:30
LabVIEW如何做到像示波器一樣實時監測并觸發采集（停留畫面，實質還在運行），像示波器一樣移開觸發鍵后，還會繼續運行（希望有人懂我的意思）不要用條件結構什么的，那并不是實時監測，已經斷了信號了。希望大神幫一下我，麻煩大神們了！嗚嗚
2016-01-27 17:09:11
人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能
2021-11-03 09:17:37
OAD功能可不可以像其他的profile服務一樣可以通過配對保護，只有正確配對的central設備才可以進行OAD升級？
2020-03-19 10:11:02
求教allegro能像AD一樣打印負片嗎?如何操作?
2018-03-29 01:39:47
在人機交互中，人機對話是最自然的方式之一。機器對于交互內容的理解，直接關乎人機交互的質量。如果人機交互可以像人與人之間的交流一樣簡單、順暢，那么人機交互的質量將大大提高！最近，深芯智能科技推出
2018-09-13 09:40:58
導讀：在現實生活中，人工智能機器人的創作者們往往會仔細思考這個大問題：善與惡，以及機器人浪潮的到來和機器人的大腦將會對人類產生什么樣的影響。人工智能機器人的創作者，在很多的科幻小說中，往往被描述為像
2016-01-26 14:49:34
的性能。2.機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究。3.機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標準。機器學習算法可以分成下面幾種類別：?監督學習：從給定的訓練數據集中學習出一
2017-06-23 13:51:15
學習到，機器學習的典型應用包括選擇最佳特征來產生最佳模型。 我們還學習到，只能在訓練數據優質的情況下才能一樣優質的算法。由于這些原因，當關鍵信息被埋在非結構化數據中時，機器學習算法的性能可能會降低
2017-09-25 10:03:05
，機器的學習成效都遠遠超越人類了。機器所具有的AI智能是它自己學習來的，又能迅速精通。 然而從另一方面來看，機器的邏輯能力卻一直無法超越人類。回顧一下AI的發展歷史，自從1950年代，許多專家們就是希望將
2021-01-04 10:16:36
51單片機與STM32有何區別呢？如何從51單片機過渡到STM32呢？
2021-12-20 07:49:21
如何從學習51單片機過渡到STM32單片機？從哪幾個方面過渡？
2021-09-18 07:28:26
人工智能下面有哪些機器學習分支？如何用卷積神經網絡（CNN）方法去解決機器學習監督學習下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
的不同，機器學習可分為：監督學習，無監督學習，半監督學習，強化學習。在這里我們講2種機器學習的常用方法：監督學習，無監督學習。監督學習是從標記的訓練數據來推斷一個功能的機器學習任務，可分為“回歸”和“分類
2018-07-27 12:54:20
將系統軟件從GPIB過渡到LAN/LXI
2019-10-16 10:45:52
想問一下大神們，像這樣一個網絡所有過孔都亮起來像星星一樣怎么弄的，太炫了，想學習學習!
2022-02-09 16:52:02
通過PC機，STM32開發板，USB線，SD卡，我們可以在電腦上識別出一個像U盤一樣的盤符嗎？求大俠指教
2020-06-11 04:35:10
本文希望在上一節的基礎上，把指針操作過渡到寄存器的使用，來幫助讀者深入理解寄存器。引入頭文件主函數里出現了強制轉換與指針的操作，程序不那么容易理解。我們把寄存器的地址進行宏定義，可以增強可讀性
2021-08-24 07:23:07
labview可以像易語言一樣簡單嗎
2012-08-20 09:36:05
是否可以像 TouchGFX Designer 的示例一樣創建一個 UI 模板？
2023-01-05 07:44:03
`轉一篇好資料機器學習算法可以分為三大類：監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習可用于一個特定的數據集（訓練集）具有某一屬性（標簽），但是其他數據沒有標簽或者需要預測標簽的情況。無監督學習可用
2017-04-18 18:28:36
Jordan：我們不需要訓練AI表現得像市場一樣，我們需要用數據和其他更智能的算法，讓它們在市場中成為優秀的制定決策的代理(agents)。他們不會去欺詐(cheat)，而是誠實地共享自己擁有什么、可以
2018-10-03 09:26:37
哪位高手可以給我一個從51單片機過渡到ARM的學習步驟跟方法！需要掌握的知識（要學哪幾本書，書名是什么？）能不能給我制定一個學習計劃啊？或者有沒有前輩帶帶我啊！謝謝啦！
2013-05-12 13:08:02
【深度學習基礎-17】非監督學習-Hierarchical clustering 層次聚類-python實現
2020-04-28 10:07:39
AD7747最大的范圍為25pf，現在測量的電容值已經比25pf大了，AD7747能不能像AD7745一樣通過外部電阻實現測量范圍的擴展
2018-09-28 15:00:51
原子哥，又麻煩您了。今天學習 串口試驗 （實驗3） 其中串口接收是采用大循環檢查 接收數據寄存器的方式來判斷數據的接收。請問 STM32 串口能否像 51一樣 產生中斷，然后通過中斷方式處理數據呢 就是沒收到1個數據 產生1次中斷。
2019-07-22 04:35:01
，達文西經常寫下『務必徹徹底底想清楚』和『先考慮終點』。從最終目標(Goal)去思考及領悟事物的本源，是欣賞關連的一個好方法。以某種架構來表達其關連及組合，就表現出創意了。有了創意之后，務必從現實條件來
2020-12-25 11:24:17
(MachineLearning)。這意謂著，AI 是一種新的〈學習者〉，也就是一種新學生。AI(Artificial Intelligence)的中文是：人工智能。這意味著，計算機從人類獲得知識和智能，它可以模擬
2020-11-06 17:25:10
以獨立分量分析為主要對象, 描述了盲信號源分離技術的基本模型，介紹了盲分離的主要方法和數學原理, 分析了盲信號源的可辨識性。提出基于神經網絡無監督學習的盲分離方法
2009-03-10 20:46:08
19 AI 技術的飛速進步很大程度上是由于深度學習和神經網絡領域的突破，還得益于大型數據庫的建立和更快的 GPU。我們現在已有了圖像識別能力可與人類相比的 AI 系統 （例如下文中 Facebook
2016-11-21 19:13:18607 基于半監督學習的跌倒檢測系統設計_李仲年
2017-03-19 19:11:453 本文核心內容是提出了一種基于單元配方約束條件（所有權系數非負而其和為1）的無監督學習系統，以及基于約束最小二乘解的確定性算法。系統本身類似于結構方程模型（SEM），屬于不定方程組，傳統的算法包括
2017-12-13 16:46:300 中科院和英國倫敦大學瑪麗女王學院的研究人員就生成視頻摘要提出了一種新方法，采用無監督學習的方法，用深度摘要網絡（Deep Summarization Network，DSN）總結視頻。
2018-01-15 10:49:156753 
問題，對半監督學習中的協同訓練算法進行改進，提出了一種基于多學習器協同訓練模型的人體行為識別方法．這是一種基于半監督學習框架的識別算法，該方法首先通過基于Q統計量的學習器差異性度量選擇算法來挑取出協同訓練中基學習
2018-01-21 10:41:091 險分析技術的更迭換代。 近年來不斷發展的大數據與人工智能技術，逐漸成為風控與反欺詐從業者的有力武器。成立四年的DataVisor打出無監督學習算法這一旗幟，再結合監督學習、自動規則引擎，為客戶提供多應用場景的保護。
2018-02-17 01:12:001657 ，常常把人類智能視為AI所能達到的最終目標。我們已經非常熟悉人類智能，因此想要用它來作為衡量標準是很自然的事情。但事情是這樣的：人類智能更接近于最底層。
2018-03-21 09:08:00553 自古希臘，人們對于世界的認知經歷了眾神創世、水火土氣、進化論、宇宙大爆炸、原子論……直到今天，我們開始思考“AI生萬物”。 文/木易 假如穿越回兩千五百年前，當你問歐洲人萬物從何而生時，他們大多數給到你的答復是荷馬史詩中眾神創世神話。只有極少數開始理性思考的哲人會告訴你，萬物的創生是水
2018-06-18 17:03:001691 在機器學習(Machine learning)領域。主要有三類不同的學習方法：監督學習(Supervised learning)、非監督學習(Unsupervised learning)、半監督學習(Semi-supervised learning)。
2018-05-07 09:09:0113404 英偉達近期在GAN相關研究和應用方面進展迅猛，在前一陣的成果展示中，通過利用生成對抗網絡(GAN)及無監督學習兩種深度學習技術，實現了場景間的四季轉換，通俗來說，就是去除路旁的積雪或是為干枯的樹木補齊樹葉，這一成果也被其利用在自動駕駛數據收集方面。
2018-05-16 15:55:002390 同時，我們可以從互聯網輕松獲取海量粗標注的圖片，如利用Flickr的標簽。因此，研究如何在弱監督條件下，即僅提供粗略圖片類別標注，訓練目標檢測模型，具有重要的意義。已有學者探索了基于多示例學習構建弱監督條件下的目標檢測模型學習方法，但是模型的精確度仍然難以令人滿意。
2018-05-15 16:51:1811416 
無監督學習是機器學習技術中的一類，用于發現數據中的模式。本文介紹用Python進行無監督學習的幾種聚類算法，包括K-Means聚類、分層聚類、t-SNE聚類、DBSCAN聚類等。
2018-05-27 09:59:1329728 
這一切的完成都是借助算法根據相似性來對事物進行分組。相似度的度量是通過選擇算法來指定的，但是為什么不嘗試盡可能多的相似度度量呢? 因為你也不知道你在尋找什么，不過可以把非監督式學習看成是數學中的“物以類聚”。就像羅夏墨跡卡一樣，其實你不用把你看到的內容看的太重。
2018-07-24 17:50:3411221 科技時代的來臨，人們總在憂心會被機器取代。可是，從人工智能起源至今，60多年過去了，機器具備像人類一樣思考的能力了嗎？
2018-10-22 15:18:347056 根據訓練數據是否有標記，機器學習任務大致分為兩大類：監督學習和非監督學習，監督學習主要包括分類和回歸等，非監督學習主要包括聚類和頻繁項集挖掘等。
2018-11-10 10:55:593765 Darktrace新網絡安全公司與劍橋大學的數學家合作，開發了一種利用機器學習來捕捉內部漏洞的工具。它運用無監督學習方法，查看大量未標記的數據，并找到不遵循典型模式的碎片。這些原始數據匯集到60多種不同的無監督學習算法中，它們相互競爭以發現異常行為。
2018-11-22 16:01:501099 with experience E（一個程序從經驗E中學習解決任務T進行某一任務量度P，通過P測量在T的表現而提高經驗E（另一種定義：機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標準。） 不同類型的機器學習算法：主要討論監督學習和無監督學習 監督學習：利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數
2018-12-03 17:12:01401 無監督學習是一種用于在數據中查找模式的機器學習技術。無監督算法給出的數據不帶標記，只給出輸入變量(X)，沒有相應的輸出變量。在無監督學習中，算法自己去發現數據中有趣的結構。
2019-01-21 17:23:003915 上圖可以看出來，最開始的時候，半監督學習訓練確實有種提升監督學習效果的趨勢，然而實際操作中，我們經常陷入從“可怕又不可用”的狀態，到“不那么可怕但仍然完全不可用”。
2019-05-25 09:58:122675 
就目前來看，半監督學習是一個很有潛力的方向。
2019-06-18 17:24:142249 以機器學習中的監督學習為例，監督學習是從一組帶有標記的數據中學習。
2019-07-04 15:31:49303 BigBiGAN是一種純粹基于生成模型的無監督學習方法，它在ImageNet上實現了圖像表示學習的最好的結果。
2019-07-11 15:48:382460 谷歌的結果促進了半監督學習的復興，而且還發現3點有趣的現象：（1）SSL可以匹配甚至優于使用數量級更多標記數據的純監督學習。（2）SSL在文本和視覺兩個領域都能很好地工作。（3）SSL能夠與遷移學習很好地結合。
2019-07-13 07:31:003342 
我們分析現有監督算法的主要問題在于沒有真正的知識, 沒有對于文本和類目的真正的理解。現有算法只是在學習大量人工標注訓練樣本里面的模式。為了解決這個問題，我們啟動了一個叫做: 基于關鍵詞知識與類目知識的非監督短文本層級分類的探索項目。
2019-12-08 10:57:343297 
機器學習（ML）是人工智能（AI）的子集，它試圖以幾種不同的方式從數據集“學習”，其中包括監督學習和無監督學習。
2020-03-14 10:50:01564 無監督機器學習是近年才發展起來的反欺詐手法。目前國內反欺詐金融服務主要是應用黑白名單、有監督學習和無監督機器學習的方法來實現。
2020-05-01 22:11:00861 本書前兩部分主要探討監督學習（supervised learning）。在監督學習的過程中，我們只需要給定輸入樣本集，機器就可以從中推演出指定目標變量的可能結果。監督學習相對比較簡單，機器只需從輸入數據中預測合適的模型，并從中計算出目標變量的結果。
2020-05-28 08:00:000 無監督學習的好處之一是，它不需要監督學習必須經歷的費力的數據標記過程。但是，要權衡的是，評估其性能的有效性也非常困難。相反，通過將監督學習算法的輸出與測試數據的實際標簽進行比較，可以很容易地衡量監督學習算法的準確性。
2020-07-07 10:18:365308 人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，指人類制造的機器所表現出的智能，最終目標是讓機器具有像人腦一般的智能水平。
2020-09-30 16:39:118326 和強人工智能，從弱AI進階到強AI，代表著人類使用的經典計算機，過渡到量子計算機，強人工智能時代才能真正到來。
2020-10-20 14:34:172144 將在明年5月4日舉行，目前，本次大會投稿已經結束，最后共有3013篇論文提交。ICLR 采用公開評審機制，任何人都可以提前看到這些論文。 為了分析最新研究動向，我們精選了涵蓋自監督學習
2020-11-02 15:50:562443 
導讀 最基礎的半監督學習的概念，給大家一個感性的認識。 半監督學習(SSL)是一種機器學習技術，其中任務是從一個小的帶標簽的數據集和相對較大的未帶標簽的數據中學習得到的。SSL的目標是要比單獨
2020-11-02 16:08:142344 有趣的方法，用來解決機器學習中缺少標簽數據的問題。SSL利用未標記的數據和標記的數據集來學習任務。SSL的目標是得到比單獨使用標記數據訓練的監督學習模型更好的結果。這是關于半監督學習的系列文章的第2部分，詳細介紹了一些基本的SSL技
2020-11-02 16:14:552651 
為什么半監督學習是機器學習的未來。 監督學習是人工智能領域的第一種學習類型。從它的概念開始，無數的算法，從簡單的邏輯回歸到大規模的神經網絡，都已經被研究用來提高精確度和預測能力。 然而，一個重大突破
2020-11-27 10:42:073610 監督學習是人工智能領域的第一種學習類型。從它的概念開始，無數的算法，從簡單的邏輯回歸到大規模的神經網絡，都已經被研究用來提高精...
2020-12-08 23:32:541096 幾乎所有的機器學習算法都歸結為求解最優化問題。有監督學習算法在訓練時通過優化一個目標函數而得到模型，然后用模型進行預測。無監督學習算法通常通過優化一個目標函數完成數據降維或聚類。強化學習算法在訓練
2020-12-26 09:52:103814 
高成本的人工標簽使得弱監督學習備受關注。seed-driven 是弱監督學習中的一種常見模型。該模型要求用戶提供少量的seed words，根據seed words對未標記的訓練數據生成偽標簽，增加
2021-01-18 16:04:272657 在大規模標注的數據集上訓練深度模型不僅可以使手頭的任務表現良好，還可以使模型學習對于下游任務的有用特征形式。但是，我們是否可以在不使用如此昂貴且細粒度的標注數據的情況下獲得類似的特征表達能力呢？本文研究了使用噪聲標注（在這種情況下為圖像標題）的弱監督預訓練。
2021-01-18 17:08:567582 
據臺媒經濟日報報道，鴻海集團今日宣布推出無監督學習（Unsupervised Learning）人工智能（AI）算法FOXCONN NxVAE，運用正面表列的模型訓練方式，只以產品容易取得的正樣本
2021-01-21 16:06:342098 ，再生成特征向量，通過機器學習的算法，得到模型。當小朋友遇到一只小狗，老師告訴他這是一只小狗，小朋友下次見到小狗就自然認識了。這個過程就是監督學習。 在AI這塊領域，未來最缺的一是工程能力強的算法人才，過去兩
2021-03-12 16:01:272908 基于圖的局部與全局一致性（LGC）半監督學習方法具有較高的標注正確率，但時間復雜度較高，難以適用于數據規模較大的實際應用場景。從縮小圖的規模人手，提出一種全局一致性優化方法。使用改進后的密度峰值
2021-03-11 11:21:5721 自監督學習讓 AI 系統能夠從很少的數據中學習知識，這樣才能識別和理解世界上更微妙、更不常見的表示形式。
2021-03-30 17:09:355596 
【導讀】Facebook的研究人員近日提出了一種用于超參數調整的自我監督學習框架。
2021-04-26 09:45:441518 
現有的網格簡化算法通常要求人為給定模型整體簡化率或者設置幾何、顏色、紋理等屬性的約束，如何合理地設置這些閾值對沒有經驗的用戶來說比較困難。文中結合監督學習的方法，構建一個多層感知機模型來實現局部區域
2021-05-11 15:06:133 傳統時間序列分類方法存在鼠標軌跡特征挖掘不充分、數據不平衡與標記樣本量少等問題，造成識別效果較差。結合特征組分層和半監督學習，提出一種鼠標軌跡識別方法。通過不同視角構建有層次的鼠標軌跡特征組，并借鑒
2021-05-13 15:41:089 解決數據中心、云計算、人工智能和邊緣計算等各個行業的問題，為人們帶來極大便益。 自監督學習是什么？ 自監督學習與監督學習和非監督學習的關系 自我監督方法可以看作是一種特殊形式的具有監督形式的非監督學習方法，其中監督是通過自我監
2022-01-20 10:52:104517 
自監督學習的流行是勢在必然的。在各種主流有監督學習任務都做到很成熟之后，數據成了最重要的瓶頸。從無標注數據中學習有效信息一直是...
2022-01-26 18:50:171 融合零樣本學習和小樣本學習的弱監督學習方法綜述 來源：《系統工程與電子技術》，作者潘崇煜等 摘 要:?深度學習模型嚴重依賴于大量人工標注的數據，使得其在數據缺乏的特殊領域內應用嚴重受限。面對數據缺乏
2022-02-09 11:22:371731 
一種基于偽標簽半監督學習的小樣本調制識別算法 來源：《西北工業大學學報》，作者史蘊豪等 摘 要：針對有標簽樣本較少條件下的通信信號調制識別問題，提出了一種基于偽標簽半監督學習技術的小樣本調制方式分類
2022-02-10 11:37:36627 在尋求人類智能人工智能的過程中，Meta將賭注押在了自監督學習上。
2022-07-21 14:06:36285 麥吉爾大學和魁北克人工智能研究所（Mila）的計算神經科學家布萊克-理查茲（Blake Richards）說：「我認為毫無疑問，大腦所做的90%都是自監督學習。」
2022-08-19 09:50:27628 數據，以及機器可以從中學習的復雜數據集標簽。 今天，被稱為弱監督學習的深度學習 (DL) 的一個分支正在幫助醫生通過減少對完整、準確和準確數據標簽的需求，以更少的努力獲得更多的洞察力。弱監督學習通過利用更容易獲得的粗略標簽（例
2022-09-30 18:04:071043 
當使用監督學習(Supervised Learning)對大量高質量的標記數據(Labeled Data)進行訓練時，神經網絡模型會產生有競爭力的結果。例如，根據Paperswithcode網站統計
2022-10-18 16:28:03939 實時操作系統已經成為許多嵌入式系統中的關鍵組件，從裸機調度過渡到RTOS可能是一件棘手的事情。這里有七個小技巧可以幫助嵌入式開發人員更輕松地完成過渡。
2022-11-29 11:09:53833 限數據的情況下，半監督學習的顯著改進；并且通過轉移預訓練模型來提升下游任務。例如，通過微調改進了SUN RGB-D和 KITTI 數據集上的 3D 對象檢測，以及S3DIS上進行的3D 語義分割。
2022-12-06 10:23:16492 在半監督學習中，一個典型的例子是 Mean-Teacher。與對抗網絡類似，其整體架構包含了兩個網絡：teacher 網絡和 student 網絡。
2023-04-14 14:37:06725 根據有無標簽，監督學習可分類為：傳統的監督學習（Traditional Supervised Learning）、非監督學習（Unsupervised Learning）、半監督學習（Semi-supervised Learning）。
2023-04-18 16:26:13628 將醫學影像交給人工智能 (AI) 來分析，可以比人類專家更快、更準確地檢測和測量出異常情況，推動基于影像的醫療診斷更進一步發展。要借此來改善患者的治療效果并確立針對性的治療方法，就必須建立起在不同人
2023-05-18 09:57:27567 深度學習作為機器學習的一個分支，其學習方法可以分為監督學習和無監督學習。兩種方法都具有其獨特的學習模型：多層感知機 、卷積神經網絡等屬于監 督學習；深度置信網 、自動編碼器 、去噪自動編碼器 、稀疏編碼等屬于無監督學習。
2023-10-09 10:23:42301 
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