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简介：
像素循环神经网络Pixel recurrent neural networks (2016)由A. Oord等人所著，提出了一种改进训练生成对抗网络（GANs）的技巧Improved techniques for training GANs (2016)由T. Salimans等人所著。该研究的摘要表明，近年来，基于卷积神经网络（CNN）的监督学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用。相较于此，利用CNN进行无监督学习的研究相对较少。本工作旨在缩小CNN监督学习和无监督学习成功之间存在的差距。我们引入了一种新型的CNN架构，即深层卷积生成对抗网络（DCGAN），并对其施加了特定的结构约束，这些约束表明其在无监督学习中具有显著的潜力。通过对各种图像数据集的训练，我们获得了强有力的证据，证明我们的深层卷积对抗组件能够从生成器和鉴别器中提取出对象到场景层次化的表征。此外，我们利用这些学习到的特征来完成新的任务，这进一步证实了它们在适用性上与通用图像表征相媲美。使用深度卷积生成对抗网络进行无监督表征学习Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks (2015)由A. Radford等人所著。 DRAW：一个用于图像生成的循环神经网络DRAW: A recurrent neural network for image generation (2015)由K. Gregor等人所著，展示了利用循环神经网络实现图像生成的可能性。生成对抗网络Generative adversarial nets (2014)由I. Goodfellow等人所著，提出了一个基于对抗训练的生成模型框架。自编码变量贝叶斯Auto-encoding variational Bayes (2013)由D. Kingma和M. Welling所著，引入了一种变分自编码器的方法来进行大规模无监督特征构建Building high-level features using large scale unsupervised learning (2013)由Q. Le等人所著。

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非监督生成模型.zip

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《非监督生成模型》是一本关于机器学习中无须标签数据训练生成模型的研究资料，深入探讨了多种非监督学习算法和应用场景。近年来，利用卷积网络（CNN）的监督学习在计算机视觉应用中的使用已经非常广泛。相比之下，基于CNN的无监督学习则较少受到关注。在这项工作中，我们旨在缩小CNN监督学习与无监督学习之间的成功差距。为此，我们引入了一类称为深层卷积生成对抗网络（DCGAN）的CNN架构，并对其施加了一些特定的设计约束条件以使其成为无监督学习的强大候选者。通过对多种图像数据集进行训练，我们的研究展示了有力证据表明：在发生器和鉴别器组件中，这些深度卷积对抗网络能够从对象到场景层面都成功地学得表征层次。此外，我们利用学到的特性来完成新的任务，这进一步证明了它们作为通用图像表示的有效性。这项工作旨在推动无监督学习领域的发展，并为未来的相关研究提供了坚实的基础和有价值的见解。

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本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。

GANBERT：利用半监督生成对抗网络提升BERT模型训练效果

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GANBERT是一种创新的方法，通过结合半监督学习和生成对抗网络技术，显著提升了预训练语言模型BERT在各种自然语言处理任务中的性能。 Danilo Croce（罗马大学Tor Vergata）、Giuseppe Castellucci（亚马逊）及Roberto Basili（罗马大学的Tor Vergata）在2020年ACL会议上发表了一篇关于GAN-BERT的研究论文，该研究利用生成对抗性学习和大量带标签示例来实现健壮的分类效果。GAN-BERT是BERT的一个扩展版本，它采用“生成对抗”框架进行有效的半监督学习。这种模型能够使用有限数量标记的数据样例与更大规模未标注数据集来进行训练。此外，GAN-BERT适用于序列分类任务（包括对文本对的任务）。该研究通过在TREC数据集上运行实验来展示其性能，在此过程中利用了2%的标签材料（即109个示例）和5343个无标记样本进行模型训练，并用包含500条注释样例的数据集作为测试集合。

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。

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Element3D序列号生成器是一款专为创意设计师和开发者设计的工具，能够帮助用户轻松获取软件授权，并包含丰富的模型资源包，助力高效创作。 Element3D序列号生成器（包含模型包）

Silhouette-clustering:-无监督机器学习中聚类模型的验证

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《Silhouette-clustering》探讨了在无监督机器学习领域中如何有效评估和验证聚类算法模型的方法，为研究者提供了深入理解数据结构的新视角。剪影聚类是一种无监督机器学习方法，用于验证聚类模型的有效性。这种方法通过计算一个量化的指标来评估样本在它所处的群集内与其它群集的关系，从而帮助确定数据的最佳分组方式。具体来说，输出的数字范围从-1到+1：接近+1表示样本被正确分配到了它的邻近聚类；0值意味着样本位于两个不同集群之间的边界区域；而负值则表明样本可能被错误地指派到了不合适的群集中。这种方法为检验和优化聚类分析提供了有力的工具。

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本论文集汇集了无监督学习领域中关于异常检测的最新研究成果和方法探讨，旨在为学术界及工业界的科研人员提供理论参考与实践指导。无监督异常检测论文集可应用于未来智能工厂的预测性分析。

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