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UJDA：采用统一联合分布对齐的无监督领域适应方法

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简介：
本文介绍了一种名为UJDA的无监督领域适应方法，通过使用统一联合分布对齐技术来提高模型在目标领域的泛化能力。该方法无需标签信息即可实现源域到目标域的知识迁移，在跨领域应用中展现出了优越性能。 乌日达具有统一联合分布对齐的无监督域自适应先决条件： 所需环境： - Python3 - PyTorch == 0.4.1（需有合适的CUDA和CuDNN版本） - 火炬视觉== 0.2.0 数据集：您需要在“./data”中的每个“.txt”文件中修改图像的路径。 训练步骤： 运行命令： ``` python train.py --config ../config/dann.yml --dataset Office-31 --src_address ../data/amazon.txt --tgt_address ../data/dslr.txt --src_test_address ../data/amazon.txt ``` 引用说明：如果您使用此代码进行研究，请考虑引用相关文献。

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  • UJDA：采用统一联合分布对齐的无监督领域适应方法
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    本文介绍了一种名为UJDA的无监督领域适应方法，通过使用统一联合分布对齐技术来提高模型在目标领域的泛化能力。该方法无需标签信息即可实现源域到目标域的知识迁移，在跨领域应用中展现出了优越性能。 乌日达具有统一联合分布对齐的无监督域自适应先决条件： 所需环境： - Python3 - PyTorch == 0.4.1（需有合适的CUDA和CuDNN版本） - 火炬视觉== 0.2.0 数据集：您需要在“./data”中的每个“.txt”文件中修改图像的路径。 训练步骤： 运行命令： ``` python train.py --config ../config/dann.yml --dataset Office-31 --src_address ../data/amazon.txt --tgt_address ../data/dslr.txt --src_test_address ../data/amazon.txt ``` 引用说明：如果您使用此代码进行研究，请考虑引用相关文献。
     
  • 无访问权限的非监督多源领域适应方法.pdf
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    本文提出了一种无需目标域数据标签的非监督领域自适应方法，旨在解决多源领域的数据分布差异问题，提高模型在未标注新领域中的泛化能力。 无监督多源领域自适应在无需访问源数据的情况下进行。
     
  • DANN：利用反向传播的无监督领域适应方法（含链接器实现）
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    本文介绍了一种名为DANN的无监督领域自适应方法，通过反向传播机制实现数据在不同领域的迁移应用，并附有代码实现链接。 链条机实现环境为Ubuntu 14.04 LTS，并带有Anaconda3 4.2.0的Python 3.5.2。 外部库及版本： - 链条机：2.0.0 - 杯状的：1.0.0 - 麻木：1.14 数据集来源为MNIST，目标为MNIST-M。验证数据使用的是目标数据（无训练数据），而训练数据则来自源与目标的数据。 实施结果： - MNIST: 81.49% - MNIST-M: 80.81% 准确性失利包括标签预测器损失和域分类器损失。 用法说明：打开train.py并更改data_root路径。运行python train.py 。从图像文件所在的目录中获取类标签，并且目录名称必须是类ID。因此，需要安排好图像文件并将每个类别对应的目录重命名。
     
  • Dassl.pytorch：适用于领域适应与半监督学习的PyTorch工具包
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    Dassl.pytorch是一款专为领域适应和半监督学习设计的PyTorch库，提供丰富的数据管理、模型训练及评估工具，助力研究人员高效开发新颖算法。 Dassl是一个专注于领域适应与半监督学习研究的工具箱，并因此得名。它采用模块化设计并提供统一接口，方便快速原型开发及新方法试验。使用Dassl，仅需几行代码即可实现新的算法。 您可以利用Dassl进行以下领域的研究： - 领域适应 - 域泛化 - 半监督学习 最新进展包括： [2021年3月] 我们发布了一份关于领域泛化的调查报告，总结了该主题过去十年的发展历程、相关问题、数据集、方法论及未来发展方向。 [2021年1月] 最近的研究成果（通过混合不同域样本的实例级特征统计信息来改善领域泛化）已被ICLR 2021接受。代码已在相应平台发布，其中跨域图像分类部分基于Dassl.pytorch库实现。 [2020年5月] Dassl版本v0.1.3 更新了Digit-Single数据集，用于测试单源领域泛化方法的性能基准。新增的数据集中包含相应的CNN模型和配置文件。有关如何评估您的算法的具体信息，请参阅相关文档。
     
  • 无监督学习的应用与方法
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    无监督学习是指机器在没有明确指导的情况下从大量未标记数据中自主发现模式和结构。本课程涵盖无监督学习的各种应用及其核心算法，包括聚类、降维以及自编码器等技术，并探讨其在大数据分析中的作用。 无监督学习是机器学习中的一个重要分支，在诸如机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析以及数据科学等领域具有重要的地位。本书详细介绍了作者在无监督学习领域的研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法和谱图聚类算法；最后还探讨了这些方法在基因选择与疾病诊断中的应用。
     
  • MATLAB偏置代码-领域适应：采用随机期望最大化的域适应方法
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    本研究提出了一种基于随机期望最大化的算法来解决MATLAB中的领域适应问题，通过引入偏置项改进模型在目标领域的性能。 这段文字描述了一个使用MATLAB实现的域自适应方法AdREM及其测试代码。该方法的核心在于随机期望最大化的偏差校正技术，其主要功能位于`src/adrem/predict_adrem.m`文件中。 以下是一个示例用法： ```matlab addpath(src/adrem) addpath(src/evaluation) % 加载数据集（例如amazon） data = load_dataset(amazon); % 使用书籍作为源域，预测DVD目标域的标签 [x_src, x_tgt] = preprocess(data.x{1}, data.y{1}, data.x{2}, joint-std); y = predict_adrem(x_src, data.y{1}, x_tgt); mean(y == data.y{2}) ``` 该方法需要安装liblinear的MATLAB/八度绑定。这些资源可以从相关网站或文档中获取。 为了进行实验，建议查看提供的源代码和数据集文件以了解更多信息。
     
  • 自适应联合分布-JMeter
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    本项目利用JMeter进行性能测试，采用自适应算法优化测试脚本和参数设置，实现高效准确的压力测试与分析。 6.3 联合分布自适应 6.3.1 基本思路 联合分布自适应方法（Joint Distribution Adaptation）的目标是减小源域与目标域的联合概率分布的距离，从而完成迁移学习任务。从形式上来说，这种方法用P(xs)和P(xt)之间的距离以及条件概率P(ys|xs)和P(yt|xt)之间的距离来近似两个领域间的差异。即： DISTANCE(Ds,Dt) ≈ || P(xs)- P(xt)||+|| P(ys|xs)- P(yt|xt)|| (6.10) 联合分布自适应对应于图 19 中由图 19(a)迁移到图 19(b)，以及从图 19(a)迁移到图 19(c)的情形。 6.3.2 核心方法 JDA 方法（Joint Distribution Adaptation），首次发表在 ICCV (计算机视觉领域顶会，与 CVPR 类似）上。该方法由当时清华大学的博士生龙明盛提出，并于后来成为清华大学助理教授。假设是最基本的出发点。 那么 JDA 的假设是什么呢？它有两个关键前提：1) 源域和目标域边缘分布不同；2) 来自源域与目标域的数据条件分布也存在差异。既然有这些设定，同时适配两个不同的概率分布是否可行呢？ 于是作者提出了联合分布适应方法来解决这个问题——即调整数据的联合概率以使得来自不同领域的样本更接近。 然而，在这里有一些争议：边缘分布和条件分布的不同，并不等价于它们的联合概率也存在差异。因此，“联合”这个词可能会引起误解，我的理解是“同时适配两个不同的分布”，而不是指代数学意义上的“联合”。尽管在论文中作者用第一个公式说明了调整的是联合概率，但这里的表述可能存在问题。 抛开这个有争议的概念不谈，把联合理解为同时适应边缘和条件分布。那么 JDA 方法的目标就是找到一个变换A，使得经过该变换后的 P(A^T xs) 和 P(A^T xt)，以及对应的P(ys| A^T xs)与P(yt | A^T xt)的距离尽可能接近。 这样自然地将方法分为两个步骤： 1. 边缘分布适应：首先调整边缘概率，即让源域和目标域的变换后的边缘概率 P(A ^ Txs) 和 P(A ^ Txt) 尽可能一致。这实际就是迁移成分分析（TCA）的过程。我们使用MMD距离来最小化这两个领域之间的最大均值差异。 MMD 距离是： ∥∥∥∥1nn∑i=1A^Tx_i -1mm∑j=1A^Tx_j∥∥∥∥2_H (6.11) 这个式子难以直接求解，我们引入核方法简化它，进而得到： D(Ds,Dt) = tr(A ^ TXM0X ^ TA) (6.12) 其中M0是两个领域的样本中心化的内积矩阵。
     
  • 迁移学习中的对抗判别领域适应方法
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    简介：本文探讨了在迁移学习框架下，采用对抗性训练技术实现不同数据域之间的模型适应性增强，旨在解决领域偏移问题。通过设计有效的判别器与生成器，促进源域到目标域的知识迁移，提高机器学习模型的泛化能力。 作者提出了一种统一的无监督对抗域适应性框架，并对三个基本模型、是否进行权重共享以及损失函数的设计选择进行了讨论。该框架被称为dversarial-discriminative-domain-adaptation。
     
  • K均值算法的无监督分类方法
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    简介：K均值算法是一种经典的无监督学习技术，通过迭代优化过程将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的对象间距离尽可能小，不同簇间的距离尽可能大。 用C语言编写的K君子算法可以调用GDAL库来打开任意格式的图像，并且支持自定义分类书目，从而实现遥感图像的监督分类功能。
     
  • 异常检测：采用无监督、半监督及监督机器学习技术
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    本研究探讨了利用无监督、半监督和监督机器学习方法进行数据异常检测的技术与应用，旨在提高检测效率和准确性。 在网络入侵的异常检测研究中，数据集通常包含通过主成分分析（PCA）进行降维处理的数据点，并且在无监督学习环境中训练模型时不会使用具体的类别标签。这意呸着，在实际应用中，企业需要验证预测结果的有效性，因为没有明确的事实依据来支持这些结论。 然而，在这项研究中，我们采用了一些特定的方法如隔离林、基于聚类的局部离群因子（CBLOF）、主成分分析（PCA）和椭圆形信封模型进行无监督分类，并且使用了真实标签对预测结果进行了验证。结果显示，所提出的无监督方法能够有效识别出大量的阳性案例。 此外，在半监督学习框架下，我们构建了一个包含84%未标记数据点及16%已标注数据点的数据集。目标是利用这些有限的标注信息来训练模型，并用其对大量未标注样本进行预测分类。为此，采用了自我训练策略结合逻辑回归和随机森林算法来进行实验研究。