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NIPS14-SSL: NIPS 2014论文Deep Generative Semi-Supervised Learning摘要

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简介：
该文提出了深度生成式半监督学习方法，利用生成模型在标记数据有限时有效利用未标记数据进行训练，以提升分类准确性。发表于NIPS 2014会议。 NIPS14-SSL 是一个代码库，用于使用深度生成模型重现我们在 NIPS 2014 论文中的半监督学习（SSL）的关键结果。该论文的作者包括 DP Kingma、DJ Rezende、S. Mohamed 和 M. Welling，标题为《具有深度生成模型的半监督学习》。 如果您使用此代码进行研究，请引用上述论文。请注意，这段代码尚未完全注释，如有问题请通过电子邮件联系 dpkingma@gmail.com。 安装前的准备： - 确保已安装 Python（版本 2.7 或更高）。 - 安装 Numpy：可以通过 pip install numpy 命令来完成。 - 安装 Theano：同样使用pip install theano命令进行安装。 - 在配置文件中设置floatX = float32。这个配置通常位于~/.theanorc 文件的[global]部分。 以上就是NIPS14-SSL代码库的基本信息和使用指南，希望对您有所帮助。

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  • NIPS14-SSL: NIPS 2014论文Deep Generative Semi-Supervised Learning摘要
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    该文提出了深度生成式半监督学习方法，利用生成模型在标记数据有限时有效利用未标记数据进行训练，以提升分类准确性。发表于NIPS 2014会议。 NIPS14-SSL 是一个代码库，用于使用深度生成模型重现我们在 NIPS 2014 论文中的半监督学习（SSL）的关键结果。该论文的作者包括 DP Kingma、DJ Rezende、S. Mohamed 和 M. Welling，标题为《具有深度生成模型的半监督学习》。 如果您使用此代码进行研究，请引用上述论文。请注意，这段代码尚未完全注释，如有问题请通过电子邮件联系 dpkingma@gmail.com。 安装前的准备： - 确保已安装 Python（版本 2.7 或更高）。 - 安装 Numpy：可以通过 pip install numpy 命令来完成。 - 安装 Theano：同样使用pip install theano命令进行安装。 - 在配置文件中设置floatX = float32。这个配置通常位于~/.theanorc 文件的[global]部分。 以上就是NIPS14-SSL代码库的基本信息和使用指南，希望对您有所帮助。
     
  • Semi-Supervised Embedding for Deep Learning.pdf
    优质
    本文介绍了一种基于半监督学习的深度嵌入方法，通过有效利用未标注数据提升模型性能，并应用于多种深度学习任务中。 Deep Learning via Semi-Supervised Embedding.pdf 这篇文章探讨了通过半监督嵌入方法进行深度学习的研究。
     
  • Deep Learning Generative Models.epub
    优质
    《Deep Learning Generative Models》是一本深入探讨深度学习中生成模型原理与应用的技术书籍，涵盖GAN、VAE等前沿技术。适合研究者和开发者阅读。 生成模型是人工智能领域最热门的话题之一。现在可以通过训练机器来掌握诸如绘画、写作和作曲等人类技能。通过这本书《Generative Modeling with TensorFlow and Keras》，机器学习工程师和数据科学家可以了解如何重现一些最先进的生成深度学习模型，如变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、编解码器模型以及世界模型。 作者David Foster详细解释了每种技术的内部工作原理，从基础的深度学习开始逐步深入到领域内最前沿的算法。通过技巧和建议，你将理解如何让模型更有效地学习，并提升其创造力。 - 掌握变分自编码器如何改变照片中的面部表情 - 从零构建实用的GAN实例，包括用于风格转换的CycleGAN以及用于音乐生成的MuseGAN - 创建循环生成模型以进行文本生成，并了解如何使用注意力机制改进这些模型 - 理解在强化学习环境中，代理利用生成模型来完成任务的方法 - 探索Transformer（BERT、GPT-2）和ProGAN及StyleGAN等图像生成模型的架构
     
  • Machine Learning & Deep Learning Papers: 我的论文笔记
    优质
    这段笔记记录了我在研究机器学习和深度学习领域的过程中阅读的重要论文的心得体会和个人见解。通过系统的整理与分析，旨在为对该领域感兴趣的读者提供有价值的参考信息。 我的机器学习与深度学习论文笔记： **机器学习** - 功能哈希：用于大型多任务学习（2009.02） - 双重监督学习（2017.07） **深度学习** - 改善神经网络，防止特征检测器的自适应 - 关于初始化和动量在深度学习中的重要性（2013） - 辍学：防止神经网络过度拟合的简单方法（2014） - 通过知识转移加速学习（Net2net）（2016） **计算机视觉** 搜索激活函数（2017.10） 以上笔记涵盖了机器学习与深度学习领域的多个重要方面，提供了对相关技术的理解和应用。
     
  • 中文版 Deep Learning
    优质
    《Deep Learning》是一部全面介绍深度学习理论与应用的著作，本书从基础概念讲起，深入探讨了神经网络、卷积网络等主题，并结合实际案例详细讲解了深度学习在语音识别、计算机视觉等领域中的应用。中文版保留了原书的所有精华内容，适合机器学习领域的研究者和从业者阅读参考。 《Deep Learning》是深度学习领域的一本经典著作，由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville三位学术界领军人物共同编写，非常值得深入研读。
     
  • Deep Learning (英文版)
    优质
    《Deep Learning》是一本全面介绍深度学习理论与实践的英文版著作，涵盖神经网络、卷积网络及递归网络等主题。 《Deep Learning》英文版是深度学习领域的一本奠基性经典书籍。
     
  • Imitation Learning via Generative Adversarial Networks.pdf
    优质
    本文探讨了一种通过生成对抗网络进行模仿学习的方法，利用该框架从专家演示中学习策略，为强化学习领域提供了新的视角和解决方案。 关于Generative Adversarial Imitation Learning（生成对抗模仿学习）的原始论文非常适合初学者了解深度强化学习领域中的这一重要方法。该论文详细介绍了如何通过让两个神经网络相互竞争来实现从专家行为中学习策略的目标，其中一个网络试图产生与专家数据无法区分的行为序列，而另一个网络则负责辨别这些序列是否由真实数据生成。这种方法为模仿学习提供了一种新颖且有效的途径，并在多个任务上展示了优于传统方法的表现。 这段描述旨在帮助读者理解GANIL的基本概念和其在深度强化学习中的应用价值，适合对这一领域感兴趣的初学者进行入门级的学习与研究。
     
  • Deep Learning Embeddings
    优质
    深度学习嵌入（Deep Learning Embeddings）是指利用深层神经网络将高维数据映射到低维连续向量空间的技术，以便捕捉复杂特征和关系。 这本书涵盖了实现嵌入式深度学习的算法和技术方法，并详细描述了从应用层面、算法层面、计算机架构层面到电路层面上协同设计的方法，这些策略有助于降低深度学习算法的计算成本。书中通过四个硅原型展示了这些技术的实际效果。 本书提供了针对受电池限制的手持设备上高效神经网络的一系列有效解决方案；讨论了在所有层级的设计层次结构中优化神经网络以实现嵌入式部署——包括应用、算法、硬件架构和电路，并辅以真实的硅芯片原型进行说明。书中还详细阐述如何设计高效的卷积神经网络处理器，通过利用并行性和数据重用、稀疏操作以及低精度计算来提高效率；并通过四个实际的硅芯片原型支持所介绍的设计理论及概念。这些物理实现的具体实施和性能表现被详尽讨论以展示和强调提出的跨层设计理念。