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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?機器學習按照模型類型分為監督學習模型、無監督學習模型兩大類。 1. 有監督學習 有監督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數據，學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射
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 
據中心的產業布局上面。2017年，英偉達的數據中心業務季度營收首次超過了5億美元，同比增長了109%，這使得黃仁勛在一次大會上大力肯定了數據中心業務的價值。英偉達早在2008年，最初就是通過最早的Tesla
2022-03-29 14:42:53
英偉達不斷推出GPU卡，并且實現多卡互聯NVLink，實際整個系統會累積到一個較大的公差，而目前市面上已有的連接器只能吸收較少的公差，這個是怎么做到匹配的呢？
2022-03-05 16:17:06
利潤為11億美元，是英偉達加密貨幣業務部門本季度利潤的65倍。有意思的是，比特大陸今年一季度實現利潤11億美元，幾乎剛好是英偉達利潤總額的兩倍。盡管英偉達已經是全球市場上最大的顯卡和圖形芯片制造商，但在
2018-08-24 10:11:50
英偉達TX2數據手冊，喜歡請關注
2018-01-07 22:08:07
，是英偉達十多年來在計算機圖像領域最大的創新。據悉，三款新 GPU 預計今年第四季度發售，Quadro RTX 8000 配備 48GB 內存，售價 10000 美元；Quadro RTX 6000
2018-08-15 10:59:45
成為中國首家與NGC GPU加速的容器 合作的云廠商。圖為阿里云產品總監何云飛在云棲大會上關于阿里云與英偉達GPU云合作的發布目前從事人工智能業務的工程師全球數量超過百萬，對于最新的深度學習框架以及便利
2018-04-04 14:39:24
1日這個特別的日子里盛大開幕了！熱烈歡迎社會各界新老朋友前來咨詢、觀摩和體驗。 為了滿足眾多新客戶的需求和答謝老客戶，第四季聯合世界各大虛擬現實原廠推出更多新產品和新技術供客戶觀摩
2009-10-22 16:36:51
下以更高的轉換頻率運行。這意味著，在同樣的條件下，GaN可實現比基于硅材料的解決方案更高的效率。TI日前發布了LMG5200，隨著這款全集成式原型機的推出，工程師們能夠輕松地將GaN技術融入到電源
2018-09-11 14:04:25
全新的電源應用在同等的電壓下以更高的轉換頻率運行。這意味著，在同樣的條件下，GaN可實現比基于硅材料的解決方案更高的效率。TI日前發布了LMG5200，隨著這款全集成式原型機的推出，工程師們能夠輕松地將
2018-09-10 15:02:53
、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法
2017-06-01 15:49:24
：與監督學習相比，訓練集沒有人為標注的結果。常見的無監督學習算法有聚類等。?半監督學習：介于監督學習與無監督學習之間。?增強學習：通過觀察來學習做成如何的動作。每個動作都會對環境有所影響，學習對象根據觀察到
2017-06-23 13:51:15
：用來訓練，構建模型。驗證集：在模型訓練階段測試模型的好壞。測試集：等模型訓練好后，評估模型的好壞。學習方式：監督學習：訓練帶有標簽的數據集。無監督學習：訓練無標簽的數據集。半監...
2021-09-06 08:21:17
設計師提供了額外的自由，可以在當今車輛帶來的狹窄空間限制內打包更多新功能。 設計轉換器 圖1顯示了1.5 kW雙向48 V/12 V轉換器的簡化原理框圖，通過并聯兩個轉換器使其四相，可以相對容易
2023-02-21 15:57:35
http://www.hds668.com北京時間1月4日消息，據國外媒體報道，美國投行Evercore Partners的分析師羅布希赫拉（Rob Cihra）周四更新了他對蘋果第四季度的業績預期
2013-01-04 08:06:47
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
于給定的沒有標簽的數據集（數據不是預分配好的），目的就是要找出數據間的潛在關系。強化學習位于這兩者之間，每次預測都有一定形式的反饋，但是沒有精確的標簽或者錯誤信息。因為這是一個介紹課程，我沒有學習過強化學習的相關內容，但是我希望以下10個關于監督學習和無監督學習的算法足以讓你感興趣。`
2017-04-18 18:28:36
幫助團隊做出一些這樣的改變，從而成為團隊里的超級英雄！3 先修知識與符號說明如果你有學習過機器學習相關課程（例如我在 Coursera 開設的機器學習 MOOC），或者有過監督學習的應用經驗，這本
2018-11-30 16:45:03
【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
高性能，高價值和低成本的邊緣計算盒子方案，我愛方案網的小伙伴們特別為工程師朋友們精選了五款熱賣的瑞芯微和英偉達的邊緣計算盒子方案，這些方案應用于機器人、無人配送車、低空防御、智能巡檢、智慧樓宇、網關
2022-09-29 14:31:40
試題學SPFA算法整體來說，機器學習算法可以分為 3 大類：0.1 監督學習 工作原理：該算法由自變量（協變量、預測變量）和因變量（結果變量）組成，由一組自變量對因變量進行預測。通過這些變量集合，我們
2018-10-23 14:31:12
的心必是充盈的心，人生必是不設限制的精彩人生。這樣的人，不會恐懼年齡的增長，反而會欣喜地迎接不同年齡的自己。因為人生四季的美，取決于生命賦予我們的經歷，取決于自己的思考和內涵。如果以上事情或多或少都
2016-04-11 16:23:31
在被英特爾收購兩年之后，深度學習芯片公司 Nervana 終于準備將代號為「Lake Crest」的架構轉化為實際的產品了。對于英特爾來說，現在入局或許有些遲到，英偉達已經占據深度學習芯片市場很長一段時間了，后者有充分的時間通過新...
2021-07-26 07:04:35
導讀：關于VR，有人唱衰，有人認為前景無限。在本周的VRX大會上，英偉達總經理格林斯特恩則認為VR在明年將實現爆發。
據外媒報道，要說VR市場今年的大贏家，絕對非索尼莫屬。憑借399
2016-12-13 14:32:48
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 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 提取等問題，提出一種新的無監督學習的各種氣孔缺陷檢測算法。首先，采用快速獨立分量分析從鋼管X射線圖像集合中學習一組獨立基底，并用該基底的線性組合來選擇性重構帶氣孔缺陷的測試圖像；隨后，測試圖像與其重構圖像相減
2017-12-05 14:36:031 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 針對神經網絡初始結構的設定依賴于工作者的經驗、自適應能力較差等問題，提出一種基于半監督學習（SSL）算法的動態神經網絡結構設計方法。該方法采用半監督學習方法利用已標記樣例和無標記樣例對神經網絡進行
2017-12-21 15:49:380 當數據集中包含的訓練信息不充分時，監督的極限學習機較難應用，因此將半監督學習應用到極限學習機，提出一種半監督極限學習機分類模型；但其模型是非凸、非光滑的，很難直接求其全局最優解。為此利用組合優化方法
2017-12-23 11:24:150 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 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 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 
如果擁有一點樂理基礎的話，可以使用CNN模型通過MIDI格式的音樂生成的label來學習音樂的表達和轉錄。MIDI是一種在合成器中常用的數字音樂，每一個鍵被按下或者抬起都意味著一次事件的觸發。可以通過如MAPS一樣的數據集來實現復調鋼琴音樂的轉錄問題。
2018-06-16 16:09:003980 
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 GAN有兩個網絡組成。第一個網絡創建世界的內在版本（即通常房子是什么樣的）：這稱為生成模型（G），基本上它基于一切數據學習，因為它不需要標簽，只需要數據集中典型房屋的所有特征。第二個網絡，稱為判別器（D），和G對抗，同時從真實數據集和生成器生成的房屋樣本中取樣，決定數據看起來是不是真的。
2018-09-24 09:44:008120 ：在一組沒有已知輸出（標簽）的輸入中，根據數據的內部特征和聯系，找到某種規則，進行族群的劃分——聚類。
3.半監督學習：從一個相對有限的已知結構中利用有監督學習的方法，構建基本模型，通過對未知輸入和已知輸入的比對，判斷其輸出，
2018-10-22 08:00:007 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 行人檢測是當前機器視覺領域的挑戰性課題之一。為了提高行人檢測效率，提出一種基于優化圖的半監督學習的行人檢測算法。首先，提取每幅圖像的形狀上下文特征，并采用選擇性搜索提取出行人候選區域建議框；然后
2018-12-21 17:23:065 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 無需相機參數、單目、以無監督學習的方式從未標記場景視頻中搞定深度圖！
2019-04-29 15:38:452467 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 
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。
2020-01-30 09:29:002924 
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 
強化學習非常適合實現自主決策，相比之下監督學習與無監督學習技術則無法獨立完成此項工作。
2019-12-10 14:34:571092 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 在一般情況下，用來訓練的訓練集的標簽都是由業務方來標記，在工作中，最常見的其實就是數據分類了，通過已有的訓練的樣本去訓練得到一個模型，我們會采用K折交叉驗證來進行調參，從而得到參數的局部最優解，再根據這個模型去預測數據。
2020-04-15 14:21:253632 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 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 來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。機器學習傳統的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類等。從學習方法上來分可以分為監督學習、無監督學習、半監督學習、集成學習、深度學習和強化學習。
2020-07-26 11:14:4410904 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 
揭示了添加無監督數據可以提高模型泛化和性能。事實上，在非常多的場景中，帶有標簽的數據并不容易獲得。半監督學習可以在標準的任務中實現SOTA的效果，只需要一小部分的有標記數據 數百個訓練樣本。 在這個我們對半監督學習
2020-11-27 10:42:073610 這種學習范式試圖去跨越監督學習與無監督學習邊界。由于標簽數據的匱乏和收集有標注數據集的高昂成本，它經常被用于商業環境中。從本質上講，混合學習是這個問題的答案。
2020-12-08 10:31:021065 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 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 
，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 半監督學習的思想，利用多個隨機森林模型對未標記樣本進行偽標記，且將抽取標簽預測一致且置信度較高的部分樣本加入到訓練集中。基于基礎特征組和輔助特征組，在擴充后的訓練集上訓練隨機森林模型，以實現鼠標軌跡的人機
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 目前，基于深度學習的視覺檢測在監督學習方法的幫助下取得了很大的成功。然而，在實際工業場景中，缺陷樣本的稀缺性、注釋成本以及缺陷先驗知識的缺乏可能會導致基于監督的方法失效。
2022-07-31 11:00:522303 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 生成式對抗網絡（Generative adversarial network, GAN）是一種深度學習模型，是近年來復雜分布上無監督學習最具前景的方法之一。
2022-09-16 09:25:192974 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 隨著深度學習的興起，深度半監督學習算法也取得了長足的進步。同時，包括Google、Meta和微軟等在內的科技巨頭也認識到了半監督學習在實際場景中的巨大潛力。
2022-10-19 15:52:01452 采用GaN實現48V至POL單級轉換
2022-11-02 08:16:162 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 生成對抗網絡（GAN）是一類在無監督學習中使用的神經網絡，其有助于解決按文本生成圖像、提高圖片分辨率、藥物匹配、檢索特定模式的圖片等任務。Statsbot 小組邀請數據科學家 Anton Karazeev 通過日常生活實例深入淺出地介紹 GAN 原理及其應用。
2023-03-17 11:15:12469 
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 16:26:13629 來源：DeepHubIMBA強化學習的基礎知識和概念簡介（無模型、在線學習、離線強化學習等）機器學習(ML)分為三個分支:監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習(SL)：關注在給定標記訓練數據
2023-01-05 14:54:05419 
了基于神經網絡的機器學習方法。 深度學習算法可以分為兩大類：監督學習和無監督學習。監督學習的基本任務是訓練模型去學習輸入數據的特征和其對應的標簽，然后用于新數據的預測。而無監督學習通常用于聚類、降維和生成模型等任務中
2023-08-17 16:11:26638 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 10:23:42302 
無論是單調的高速行車，還是平日的短途出行，駕駛過程往往平淡無奇。因此，在現實世界中采集的用于開發自動駕駛汽車（AV）的大部分訓練數據都明顯偏向于簡單場景。 這給部署魯棒的感知模型帶來了挑戰。自動駕駛
2023-12-16 16:05:01227 
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