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/wangxiao57915…

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答案:半监督学习. 这通常是出现问题的时候. 从历史上看,半监督学习一直是每个工程师作为一种通过仪式进行的兔子洞之一,只是为了发现对普通旧数据标签的新发现.细节对于每个问题都是独一无二的,但从广义上讲,它们通常可以描述如下: 在低数据制度中,半监督培训确实倾向于提高绩效.但在实际环境中,你经常会从“…

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办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者…

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FGSM,FGM,VAT看下如何使用对抗训练,以及对抗训练结合半监督来提升模型的鲁棒性.本章我们会混着CV和NLP一起来说,VAT的两篇是CV领域的论文,而FGM是CV迁移到NLP的实现方案,一作都是同一位作者大大.FGM的tensorflow实现详见Github-SimpleClassification 我们会…

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.之前在NER系列中我们已经介绍过Data Augmentation,不熟悉的童鞋看过来 中文NER的那些事儿4. 数据增强在NER的尝试.样本增强是通过提高标注样本的丰富度来提升模型泛化性,另一个方向半监督方案则是通过利用大量的相同领域未标注数据来提升模型的样本外预测能力.这一章我们来聊聊半监督方案中的…

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来推动决策边界向低密度区移动,相关代码实现详见ClassicSolution/enhancement 半监督领域有几个相互关联的基础假设 Smoothness平滑度假设:两个样本在高密度空间特征相近,则他们的label大概率相同,宏毅老师美其名曰近朱者赤近墨者黑.这里的高密度比较难理解,感觉可以近似…

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,充分结合大量未标记的样本,以期获得文本分类更高的准确率.本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器,通过EM算法进行训练,使用有标记数据以及未标记的数据.研究了多类分类准确率与训练集中未标记数据的比例之间的关系.并探索方法来降低EM过程的计算代价来加速训练.结果显示,半监督EM-NB分类器可以在只给2%标记数据情况…

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时间概念. 需要注意的是,一个Session的概念需要包括特定的客户端,特定的服务器端以及不中断的操作时间.A用户和C服务器建立连接时所处的Session同B用户和C服务器建立连接时所处的Session是两个不同的Session. session的工作原理 (1)当一个session第一次被启用时,…

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)         {             byte[] inputBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(input);             SHA512Managed sha512 = new SHA512Managed();             byte[] outputBytes =…

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/downloads/ Visual Studio 2015及之前的版本开发环境下载地址: https://www.visualstudio.com/zh-hans/vs/older-downloads/ 2.能提供SQL Server数据库安装文件吗? 解决方法: 下载地址为:https://pan.ba…

本文最初发表于博客园,并在GitHub上持续更新前端的系列文章.欢迎在GitHub上关注我,一起入门和进阶前端. 以下是正文. BOM的介绍 JavaScript的组成 JavaScript基础分为三个部分: ECMAScript:JavaScript的语法标准.包括变量.表达式.运算符.函数.if语句.for语句等. DOM:文档对象模型,操作网页上的元素的API.比如让盒子移动.变色.轮播图等. BOM:浏览器对象模型,操作浏览器部分功能的API.比如让浏览器自动滚动. 什么是BOM BOM…

摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实现前景分割的目的,之后学习单个标注物体的外形.尽管所有的帧序列都是独立处理的,但结果却是时序相关的,连续稳定的.我们在两个标注的视频数据集上进行了测试,结果显示OSVOS是非常快的,同时较当前流行的最好算法强一大截. 介绍: CNN网络划时代的改变了计算机视觉领域.极大的提升了图像分类,目标检测的准…

转载自:http://bigdata.51cto.com/art/201704/536499.htm Spark程序运行常见错误解决方法以及优化 task倾斜原因比较多,网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢,可以去看该节点的性能监控来分析原因.以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢. 作者:佚名来源:数据为王|2017-04-07 09:02   一.org.apache.spark.shuffle.FetchFai…

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世…

转载地址:[python爬虫] Selenium常见元素定位方法和操作的学习介绍 一. 定位元素方法 官网地址:http://selenium-python.readthedocs.org/locating-elements.html        这里有各种策略用于定位网页中的元素(locate elements),你可以选择最适合的方案,Selenium提供了一下方法来定义一个页面中的元素: find_element_by_id find_element_by_name find_eleme…

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_27061049/article/details/70156200 jack 服务常见错误解决方法 当你编译Android时,你不需要修改任何内容. Jack是Andriod M的默认编译工具.只需使用标准的makefile命令执行即可.当第一次执行jack时,它会在你的机器上启动一个jack编译服务:  这个服务大大提高了编译速度,因为它避免了启动一个新的JVM,加载Jack代码,初始化Jack和每次编译都要预制JIT,即使在很小的…

日常操作中常见的排序方法有:冒泡排序.快速排序.选择排序.插入排序.希尔排序,甚至还有基数排序.鸡尾酒排序.桶排序.鸽巢排序.归并排序等. 冒泡排序是一种简单的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端. 代码 /**    * 冒泡法排序<br/>    * <li>比较相邻的元素.如果第一个…

斯坦福Jure Leskovec图表示学习:无监督和有监督方法(附PPT下载) 2017 年 12 月 18 日  专知 专知内容组(编) 不要讲得太清楚 [导读]现实生活中的很多关系都是通过图的形式来表达的,针对图结构数据的分析的一个关键问题就是如何合理的表示图结构的低维特征表示,也即是图表示学习.斯坦福大学的Jure Leskovec是图表示学习方法node2vec和GraphSAGE作者之一,在这次演讲中他分别以这两种方法为例,详细讲解无监督和监督方法的图表示学习. ▌相关论文和代码 论文…

下面是一些工作过程中比较常见的工具方法,但不代表最终答案.希望能对你有所帮助,如果您有更好更多的方法工具,欢迎推荐! 1. 按行读取带json字符串的文件 # -*- coding:utf-8 -*- import json import sys with open("./aldwx-log-20.20190619194001.json.COMPLETED",'r') as load_f: for line in load_f: try: load_dict = json.loads(…

根据模型的训练策略划分: 直推式学习(Transductive Semi-supervised Learning) 无标记数据就是最终要用来测试的数据,学习的目的就是在这些数据上取得最佳泛化能力. 归纳式学习(Inductive Semi-supervised Learning) 认为待识别样本不能是训练中所用的无标签数据,不能参与到训练过程. ​ 这两者的区别在于:预测样本是不是在训练的时候已经见(用)过.通常直推式比归纳式的效果要好,因为归纳式还需要从训练泛化到测试. 根据无标签数据的使用方…

Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation 论文原文 摘要 创新点:我们提出了一种使用对抗网络进行半监督语义分割的方法. 在传统的GAN网络中,discriminator大多是用来进行输入图像的真伪分类(Datasets里面sample的图片打高分,generator产生的图片打低分),而本文设计了一种全卷积的discriminator,用于区分输入标签图中各个像素(pixel-wise)的分类结果是ground…

论文原文原文地址 Motivations 传统的训练方式需要针对不同 domain 的数据分别设计模型,十分繁琐(deploy costs) 语义分割数据集标注十分昂贵,费时费力 Contributions 本文提出的统一模型可以实现跨领域统一训练 模型使用少量的标注数据和大量未标注数据(半监督模型) 网络架构/方法实现 基本结构:一个encoder和n个decoder(decoder数量和domain的数量相同) 基本设定:假设共有两个数据集domainA和domainB,每个domain中都…

半监督生成对抗网络 一.SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一,与监督学习(数据集中的每个样本有一个标签)和无监督学习(不使用任何标签)不同,半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签.通过内化数据中的隐藏结构,半监督学习努力从标注数据点的小子集中归纳,以有效地对从未见过的新样本进行分类,要使半监督学习有效,标签数据和无标签数据必须来自相同的基本分布. 缺少标签数据集是机器学习研究和实际应用中的主要瓶颈之一,尽管无标…

Android中的ListView应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面将介绍ListView几种比较常见的优化方法: 首先我们给出一个没有任何优化的Listview的Adapter类,我们这里都继承自BaseAdapter,这里我们使用一个包含100个字符串的List集合来作为ListView的项目所要显示的内容,每一个条目都是一个自定义的组件,这个组件中只包含一个textview: Activity: package com.alexchen.listviewoptimi…

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 学以致用,本文将介绍 Ceph 集群的一些基本操作和常见的故障排除方法. 0. 测试环境 将由 Virtulbox 管理的两个虚机,分别是…

//代码块与代替代理的设计方法 我就以在自定义视图中(非视图控制器,不能实现视图控制功能),通过代理和代码块两种方法分别实现视图的跳转,进行对比 首先自定义了一个视图,上面有一个已经注册了得BUtton点击监控事件方法-(void)event{};视图的跳转就在这个方法中实现(注意:这个button不在视图控制器里面,就算导了相关头文件,也不能跳转,所以只能通过代理方法,或者代码块等,在这个button(在自定义控件空,非视图控制器)方法中调用相关方法,在视图控制器中去实现) 代理实现方法: 在…

在C语言中,常见的排序方法有冒泡法,排序法,插入法等等.所谓的冒泡法,就是对一组数字进行从大到小或者从小到大的一种排序方法.主要就是相邻的数值相互交换.从第一个数值开始,如果这相邻的两个数值排序与我们希望的排序位置不同时,那么就将两个数的位置进行交换.如果一致,就不用交换.一直重复这个过程,直到没有数值需要交换为止,则排序完成.下面是将10个学生的成绩用冒泡法按顺序排列的做法: #include<stdio.h> int main() { int i; ]; ;i<;i++) { pri…

在其他平台中经常会计算MD5值,在iOS平台中也提供了该方法,首先需要导入头文件 #import <CommonCrypto/CommonDigest.h> 方法CC_MD5可以获取MD5的16个字符的数组,再通过%02X的形式输出即可获取32位MD5值. @implementation NSString (CCCryptUtil) -(NSString*) md5 { const char * cStrValue = [self UTF8String]; unsigned char theR…

上篇博客我们聊完SignalProducer结构体的基本实现后,我们接下来就聊一下SignalProducerProtocol延展中的start和lift系列方法.SignalProducer结构体的方法扩展与Signal的扩展相同,都是面向协议的扩展.首先创建了一个SignalProducerProtocol协议,使SignalProducer在延展中遵循SignalProducerProtocol协议.然后我们再对SignalProducerProtocol进行扩展.这样一来,SignalP…

sqlmap也是渗透中常用的一个注入工具,其实在注入工具方面,一个sqlmap就足够用了,只要你用的熟,秒杀各种工具,只是一个便捷性问题,sql注入另一方面就是手工党了,这个就另当别论了.今天把我一直以来整理的sqlmap笔记发布上来供大家参考. 一共有11种常见SQLmap使用方法: 一.SQLMAP用于Access数据库注入 (1) 猜解是否能注入 1 2 win: python sqlmap.py -u "http://www.xxx.com/en/CompHonorBig.asp?id=…