电子发烧友

半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。

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

2020-11-02 16:08

导读 今天给大家介绍半监督学习中的3个最基础的概念：一致性正则化，熵最小化和伪标签，并介绍了两个经典的半监督学习方法。 没看一的点这里哈：

2020-11-02 16:14

为什么半监督学习是机器学习的未来。 监督学习是人工智能领域的第一种学习类型。从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归

2020-11-27 10:42

问题，对半监督学习中的协同训练算法进行改进，提出了一种基于多学习器协同训练模型的人体行为识别方法．这是一种基于半监督学习框架的识别算法，该方法首先通过基于Q统计量的

2018-01-21 10:41

基于半监督学习的跌倒检测系统设计_李仲年

2017-03-19 19:11

上图可以看出来，最开始的时候，半监督学习训练确实有种提升监督学习效果的趋势，然而实际操作中，我们经常陷入从“可怕又不可用”的状态，到“不那么可怕但仍然完全不可用”。

2019-05-25 09:58

对机器学习工程师们来说，最经常遇到的状况之一就是能轻松收集到一大堆数据，但是却只有非常有限的资源做数据标注。

2019-05-31 17:25

就目前来看，半监督学习是一个很有潜力的方向。

2019-06-18 17:24

监督学习是人工智能领域的第一种学习类型。从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归到大规模的神经网络，都已经被研究用来提高精...

2020-12-08 23:32

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

2022-10-18 16:28