经典以及最新的半监督方法 (SSL) 代码总结

  最近因为做实验需要,收集了一些半监督方法的代码,列出了一个清单:

  1. NIPS 2015  Semi-Supervised Learning with Ladder Networks

    https://github.com/CuriousAI/ladder

  2. NIPS 2014  Semi-supervised-Learning-with-Deep-Generative-Models

    https://github.com/wangxiao5791509/NIPS14_Semi-supervised-Learning-with-Deep-Generative-Models

  3. IJCAI 2016  Parameter-Free Auto-Weighted Multiple Graph Learning: A Framework for Multiview Clustering and Semi-supervised           Classification.

     作者代码尚未放出

  4. KDD 2014  Large-Scale Adaptive Semi-Supervised Learning via Unified Inductive and Transductive Model.

    http://www.escience.cn/people/fpnie/papers.html

  5. ICCV 2013  Heterogeneous Image Features Integration via Multi-Modal Semi-Supervised Learning Model.

    http://www.escience.cn/people/fpnie/papers.html

  6. Xiaojin Zhu  2005      (Label Propagation) Semi-Supervised Learning with Graphs

    自己实现了这个算法,link:____________________________。

  7. ICCV 2013  (Dynamic Label Propagation) Dynamic label propagation for semi-supervised multi-class multi-label classification

          期刊 PR:Dynamic label propagation for semi-supervised multi-class multi-label classification

                http://ac.els-cdn.com/S0031320315003738/1-s2.0-S0031320315003738-main.pdf?_tid=5369bc2a-438b-11e6-aa2e-00000aab0f01&acdnat=1467817816_57bf8e6adf8d10accc11fa2cb5ea01eb

    自己实现了这个算法,link:____________________________。

  未完,待续 。 。 。

常见半监督方法 (SSL) 代码总结的更多相关文章

  1. 数据量与半监督与监督学习 Data amount and semi-supervised and supervised learning

    机器学习工程师最熟悉的设置之一是访问大量数据,但需要适度的资源来注释它.处于困境的每个人最终都会经历逻辑步骤,当他们拥有有限的监督数据时会问自己该做什么,但很多未标记的数据,以及文献似乎都有一个现成的 ...

  2. cips2016+学习笔记︱NLP中的消岐方法总结(词典、有监督、半监督)

    歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的 ...

  3. 小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现

    小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现 上一章我们聊了聊通过一致性正则的半监督方案,使用大量的未标注样本来提升小样本模型的泛化能力.这一章我们结合FG ...

  4. 小样本利器1.半监督一致性正则 Temporal Ensemble & Mean Teacher代码实现

    这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督,文本对抗,文本增强等模型优化方案.小样本的核心在于如何在有限的标注样本上,最大化模型的泛化能力,让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果.之前 ...

  5. 小样本利器3. 半监督最小熵正则 MinEnt & PseudoLabel代码实现

    在前两章中我们已经聊过对抗学习FGM,一致性正则Temporal等方案,主要通过约束模型对细微的样本扰动给出一致性的预测,推动决策边界更加平滑.这一章我们主要针对低密度分离假设,聊聊如何使用未标注数据 ...

  6. 详解使用EM算法的半监督学习方法应用于朴素贝叶斯文本分类

    1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐.耗时的任务,而真实世界中,如互联网上存在大量的未标注的数据,获取这些是容易和廉价的.在下面的内容中,我们介绍使用半监督学习和EM算法,充分结合大量 ...

  7. Session id实现通过Cookie来传输方法及代码参考

    1. Web中的Session指的就是用户在浏览某个网站时,从进入网站到浏览器关闭所经过的这段时间,也就是用户浏览这个网站所花费的时间.因此从上述的定义中我们可以看到,Session实际上是一个特定的 ...

  8. C# 加密总结 一些常见的加密方法

    C# 加密总结 一些常见的加密方法 一 散列数据 代码如下: ? private static string CalculateSHA512Hash(string input)         {   ...

  9. C#常见错误解决方法

    1.能提供Visual Studio开发工具包吗? 解决方法: Visual Studio 2017开发环境下载地址: https://www.visualstudio.com/zh-hans/dow ...

随机推荐

  1. swift语言之多线程操作和操作队列(下)———坚持51天吃掉大象(写技术文章)

    欢迎有兴趣的朋友,参与我的美女同事发起的活动<51天吃掉大象>,该美女真的很疯狂,希望和大家一起坚持51天做一件事情,我加入这个队伍,希望坚持51天每天写一篇技术文章.关注她的微信公众号: ...

  2. mp3文件 ID3v2 帧标识的含义

    mp3文件 ID3v2 帧标识的含义 Declared ID3v2 frames The following frames are declared in this draft. 4.20 AENC ...

  3. BI--SDN上收集到的SAP BI的极好文章的链接

    1)Overviewhttps://www.sdn.sap.com/irj/sdn/go/portal/prtroot/docs/library/uuid/60981d00-ca87-2910-fdb ...

  4. The constness of a method should makes sense from outside the object

    C++的encapsulation机制使得我们可以使得一个类的逻辑接口和内部表示有很大的差异,比如下面这个矩形类: class Rectangle { public: int width() cons ...

  5. SQL实现字段内容查找和替换

  6. alloc和初始化的定义

    1.alloc是为原始实例进行分配内存,但是还不能使用 2.初始化的作用就是将一个对象的初始状态(即它的实例变量和属性)设定为合理的值,然后返回对象.它的目的就是返回一个有用的值

  7. 【Tsinghua OJ】灯塔(LightHouse)问题

    描述 海上有许多灯塔,为过路船只照明.从平面上看,海域范围是[1, 10^8] × [1, 10^8] . (图一) 如图一所示,每个灯塔都配有一盏探照灯,照亮其东北.西南两个对顶的直角区域.探照灯的 ...

  8. Redis - 常用命令操作

    常用命令keys:        keys *        查看符合条件的所有key exists:        exists key    查看key是否存在 del:        del k ...

  9. The Separator in Grid_BFS

    Description Given a connected, undirected graph G = (V, E), where V is the vertex set consisting a c ...

  10. Java 集合深入理解(5):AbstractCollection

    点击查看 Java 集合框架深入理解 系列, - ( ゜- ゜)つロ 乾杯~ 今天好累,来学学 AbstractCollection 吧! 什么是 AbstractCollection Abstrac ...