正则化 虚拟对抗训练是一种正则化方法,正则化在深度学习中是防止过拟合的一种方法.通常训练样本是有限的,而对于深度学习来说,搭设的深度网络是可以最大限度地拟合训练样本的分布的,从而导致模型与训练样本分布过分接近,还把训练样本中的一些噪声也拟合进去了,甚至于最极端的,训练出来的模型只能判断训练样本,而测试样本变成了随机判断.所以为了让模型泛化地更好,正则化是很有必要的. 最常见的正则化是直接对模型的参数的大小进行限制,比如将参数(整合为向量$\theta$)的$L_2$范数: $\displayst…

1.强化学习 @ 目录 1.强化学习 1.1 强化学习原理 1.2 强化学习与监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.对抗学习 强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法. 强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益[1]. 与监督学习不同的是,强化学习不需要带标签的输入输出对,同时也无需对非最优解的精确地纠正. 1.1 强化学习原理 强化学习是从动物学习.参数扰动自适应控制等…

最近在看了<微信背后的产品观 - 张小龙手抄版>,其中有段话如下: 用户需求是零散的,解决方案是归纳抽象的过程 那如何归纳抽象呢?是否有一定的实践方法论呢?经过一轮探讨和学习,有这些答案: 5 Whys 分析法 U 型思考法 等等 二.5 Whys 分析法 5 Whys 法,最初由丰田佐吉开发,并在丰田汽车公司的制造方法演变过程中被使用.它是解决问题的一个重要组成部分,也作为丰田生产系统入门培训的一部分 5 Whys 法的定义,是一种解决问题的方法,探索特定问题的潜在因果关系 其核心过程就是不…

转自:4种用于构建嵌入式linux系统的工具 Linux 被部署到比 Linus Torvalds 在他的宿舍里开发时所预期的更广泛的设备.令人震惊的支持了各种芯片,使得Linux 可以应用于大大小小的设备上:从 IBM 的巨型机到不如其连接的端口大的微型设备,以及各种大小的设备.它被用于大型企业数据中心.互联网基础设施设备和个人的开发系统.它还为消费类电子产品.移动电话和许多物联网设备提供了动力. 在为桌面和企业级设备构建 Linux 软件时,开发者通常在他们的构建机器上使用桌面发行版,如 U…

概述 在机器学习领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised learning) 非监督学习(Unsupervised learning) 半监督学习(Semi-supervised learning) 定义 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数. 区别 是否有监督(supervise…

PU learning问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档.通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 [即想要精确分类U或测试集中的正例文档和反例文档] 应用: 从多个无标注集中学习 从不可靠的反例数据中学习 发现测试集中的突发文档 发现异常值 基于PU-Learning的恶意URL检测 from:https://xz.aliyun.com/t/2190 基于PU-Learning的恶意URL检测 Ya-…

作者 | Doreen 01 介绍 深度学习之所以能在图像分类.自然语言处理等方面取得巨大成功的原因在于大量的训练数据得到了高质量的标注. 然而在一些极其复杂的场景(例如:无人驾驶)中会产生海量的数据,对这些数据进行标注将会产生大量的时间成本和人工成本. 近些年,研究人员提出了active learning, crowd labeling, distant supervision,semi/weak/self-supervision等方法试图缓解人工标记的工作量.其中,半监督学习 (SSL)是运…

1.有监督学习和无监督学习的区别: 1.1概述: 有监督学习是知道变量值(数据集)和结果(已知结果/函数值),但是不知道函数样式(函数表达式)的情况下通过machine learning(ML)获得正确的函数表达式(算法).也即 需要部分数据集已经有正确答案,才可以推算出正确的函数表达式.比如给定房价数据集, 对于里面每个数据,算法都知道对应的正确房价, 即这房子实际卖出的价格.机器学习通过一定的分析,找到数据集与结果集之间存在的关系(算法).找到正确的算法之后,你就可以应用该算法来计算出更多的…

标签: 半监督学习 作者:炼己者 欢迎大家访问 我的简书 以及 我的博客 本博客所有内容以学习.研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! --- 摘要:半监督学习很重要,为什么呢?因为人工标注数据成本太高,现在大家参加比赛的数据都是标注好的了,那么如果老板给你一份没有标注的数据,而且有几百万条,让你做个分类什么的,你怎么办?不可能等标注好数据再去训练模型吧,所以你得会半监督学习算法. 不过我在这里先打击大家一下,用sklearn的包做不了大数据量的半监督学习…

ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法     ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化…

转载 http://daniellaah.github.io/2016/Machine-Learning-Andrew-Ng-My-Notes-Week-1-Introduction.html 一. 监督学习 什么是监督学习? 我们来看看维基百科中给出的定义: 监督式学习(英语:Supervised learning),是一个机器学习中的方法,可以由训练资料中学到或建立一个模式(函数 / learning model),并依此模式推测新的实例.训练资料是由输入物件(通常是向量)和预期输出所组成.…

半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)的 SOTA 一次次被 Google 刷新,从 MixMatch 开始,到同期的 UDA.ReMixMatch,再到 2020 年的 FixMatch. 目录 Consistency Regularization Entropy Minimization 结合 Consistency Regularization 和 Entropy Minimization FixMatch: Simplifying SSL with Con…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习与无监督学习 Introduce 学习了Pytorch基础之后,在利用Pytorch搭建各种神经网络模型解决问题之前,我们需要了解深度学习的一些基础知识.本文主要介绍监督学习和无监督学习. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 监督学习和无监督学习 常见的机器学习方法的类型如下: 监督学习:用已知标签的训练样本训练模型,用来预测未来输入样本的标签,如用于逻辑回归分类器. 无监督学习:不需要有已知标签的训练样本,而是直接对数据建模…

题记:最近在做LLL(Life Long Learning),接触到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好读到了谷歌今年的论文,也是比较有点开创性的,浅显易懂,对比实验丰富,非常适合缺乏基础科学常识和刚刚读研不会写论文的同学读一读,触类旁通嘛. 这篇论文思路等等也非常适合刚刚开始做学术时候写文论参考使用,你看,它有创造性(半监督学习用在了目标检测上),理论基础扎实(体现在专业词汇丰富,也介绍了其他相关论文,做个小综述论文都够了),工作量够够的(大量的对比试验),实验效果…

版权声明:本文由张宁原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/126547001488207964 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 续前文<[腾讯云的1001种玩法]几种在腾讯云建立WordPress的方法(Linux)(一)> [懒人安装——集成环境安装(WDCP/AMH)] 还是前奏:环境检查 操作系统:Linux(本例使用的大部分在CentOS 7.x x64…

想必C#的开发者都遇到过这个问题,引用的dll都放在根目录下,随着项目的日益增大,根目录下充满了各种各样的dll,非常的不美观. 如果能够把dll按照想要的目录来存放,那么系统就美观多了,以下是我常用的程序各文件的分布: [3rdLibs] NLog.dll Newtonsoft.Json.dll …… [MyLibs] [Resources] [Images] Excecutable.exe Excecuteble.exe.config 好吧我承认以上是抄袭的http://www.cnblog…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised.label_propagation import LabelSpreading def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import datasets from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation def load_data(): ''' 加载数据集 ''' digits = datasets.load_digits() ###### 混洗样本 ######## rng =…

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application…

李翔,怀进鹏,曾晋,高鹏. 一种Java遗留系统服务化切分和封装方法. 计算机学报, 32(9), 2009, p1084-1815 (gs:5) 1. 本文研究从Java遗留系统中切分并封装出Web服务的(半)自动化方法. 主要涉及到的模型和技术如下. 静态类结构模型,类关系图(CRG):有向图,定义类之间的关系和结构.类级别的切分过于粗糙,难以应用于大多数遗留系统. 动态对象调用模型,对象调用图(Object Invocation Graph, OIG):有向有权图,表示对象之间调用关系和频…

一.io方式 Linux网络编程 五种I/O 模式及select.epoll方法的理解 web优化必须了解的原理之I/o的五种模型和web的三种工作模式 五种I/O 模式——阻塞(默认IO模式),非阻塞(常用语管道),I/O多路复用(IO多路复用的应用场景),信号I/O,异步I/O 二.java nio Java nio 入门教程详解(一)   JavaNIO 入门教程详解 NIO入门 NIO.2 入门,第 1 部分: 异步通道 API JAVA 中BIO,NIO,AIO的理解 也谈BIO |…

在安装Oracle后,为使Oracle流畅运行,需要手动增加linux的交换分区(相当于Windows下的虚拟内存)的大小,本文介绍两种增加交换分区(swap)的方法. 第一种方法:新建分区 1.fdisk /dev/sda 2.n  新建一个分区,新建分区要求硬盘上还有空闲空间可用. 注意:分出一个区做为交换分区,分区类型应为primary,extend不能做为交换分区. 3.t  修改该分区的类型为交换分区(交换分区id为82) 4.w 保存分区表 5.使更改后的分区表立即生效 partpr…

JAVA 中两种判断输入的是否是数字的方法 package t0806; import java.io.*; import java.util.regex.*; public class zhengzehua_test { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub try { System.out.println("请输入第一个数字:"…

创建多线程的第一种方式——创建Thread子类和重写run方法: 第二种方式——实现Runnable接口,实现类传参给父类Thread类构造方法创建线程: 第一种方式创建Thread子类和重写run方法: 创建线程: 主线程调用新线程,创建多线程: 运行结果是cpu随机执行:…

两种常用的jquery事件加载的方法   $(function(){});  window.onload=function(){}  第一个呢,是在DOM结构渲染完成以后调用的,这时候网页中一些资源还没有加载,比如图片等资源,但是DOM结构已经渲染成功了 第二个呢,是在网页DOM结构渲染完成,而且资源已经加载成功以后调用的. 有没有感受出区别来呢,一个是在资源没有加载的时候调用的,一个是在资源加载结束,页面已经渲染之后调用的,所以当我们在$(function(){})调用$('img').wid…

介绍装饰器.继承.元类.mixin,四种給类动态添加类属性和方法的方式 有时候需要給类添加额外的东西,有些东西很频繁,每个类都需要,如果不想反复的复制粘贴到每个类,可以动态添加. # coding=utf-8 def create_class_attribution(cls): def _inner(*args, **kwargs): if not hasattr(cls, 'xx'): cls.xx = 1 def funa(self, a, b): return a + b if not h…

三种简单的html网页自动跳转方法,可以让你在打开一个html网页时自动跳转到其它的页面. 方法/步骤   <html> <head> <title>正在跳转</title> <meta http-equiv="Content-Language" content="zh-CN"> <meta HTTP-EQUIV="Content-Type" CONTENT="text/…

半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数.它是一类可以自动地利用未标记的数据来提升学习性能的算法 1.生成式半监督学习 优点:方法简单,容易实现.通常在有标记数据极少时,生成式半监督学习方法比其他方法性能更好 缺点:假设的生成式模型必须与真实数据分布吻合.如果不吻合则可能效果很差.而如何给出与真实数据分布吻合的生成式模型,这就需要对问题领域的充分了解 2.图半监督学习 (1)标记传播算法: 优点:概念清晰 缺点:存储开销大,难以直接处理大规模数据:而且对于新的样本加…

本发明涉及一种基于RBAC模型的动态访问控制改进方法,属于访问控制领域.对原有RBAC模型进行了权限的改进和约束条件的改进,具体为将权限分为静态权限和动态权限,其中静态权限是非工作流的权限,动态权限是工作流中的权限:将约束条件分为静态约束和动态约束,其中静态约束包括最小权限约束和职责分离约束,动态约束使动态权限按照工作流进行操作.采用本发明的方法改进后的RBAC模型具有以下优势:为传统的RBAC模型中增加了动态特性:跟纯动态模型相比较具有更高的效率:保证需要按顺序执行的权限能够按顺序执行,使得系…

Location对象 location用于获取或设置窗体的URL,并且可以用于解析URL. 语法: location.[属性|方法] location对象属性图示: location 对象属性: location 对象方法: 任务 在右边编辑器script标签内,获取当前显示文档的URL,并输出. <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content=&quo…