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基于GitHub的代码复现——使用SimCLR在TensorFlow2上进行自监督学习并运行个人数据集

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本项目利用GitHub平台，在TensorFlow 2环境中运用SimCLR框架实现自监督学习，并成功应用于个人数据集，旨在提高模型泛化能力。 在GitHub上进行代码复现——使用自监督学习SimCLR模型训练自己的数据集（TensorFlow2）。

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  • 基于GitHub的代码复现——使用SimCLR在TensorFlow2上进行自监督学习并运行个人数据集
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    本项目利用GitHub平台，在TensorFlow 2环境中运用SimCLR框架实现自监督学习，并成功应用于个人数据集，旨在提高模型泛化能力。 在GitHub上进行代码复现——使用自监督学习SimCLR模型训练自己的数据集（TensorFlow2）。
     
  • 无监督学习实战入门 使用Python进行无监督学习实践
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    本书为初学者提供了使用Python进行无监督学习的实用指南，通过丰富的实例讲解了如何应用聚类、降维等技术解决实际问题。 Hands-On Unsupervised Learning Using Python is a guide on how to build applied machine learning solutions from unlabeled data, authored by Ankur A. Patel.
     
  • SupContrast: PyTorch中的“监督对比学习”实现（附SimCLR）
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    本文介绍了SupContrast项目，它是在PyTorch框架下实现的监督对比学习代码库，并提供了与SimCLR的相关比较。 SupContrast：监督式对比学习 此库使用CIFAR作为示例来展示以下论文在PyTorch中的实现： 1. 监督式对比学习。 2. 视觉表示的简单框架进行对比学习。 损失函数 损耗函数位于losses.py文件中，它接收features（L2归一化）和labels作为输入，并返回损耗。如果未提供labels，则会退化为SimCLR的形式。 用法： ```python from losses import SupConLoss # 定义带有温度参数`temp`的损失函数 criterion = SupConLoss(temperature=temp) # features: [bsz, n_views, f_dim] # `n_views`是每张图像的不同裁剪数量 # 建议对features进行L2归一化处理。 ```
     
  • supervised-learning-with-python: Vaibhav Verdhan的使用Python进行监督学习的源代码...
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    简介：Vaibhav Verdhan的项目使用Python进行监督学习提供了丰富的源代码和教程，帮助初学者掌握机器学习中的监督学习方法。该项目涵盖回归、分类等多种算法，并提供大量实践案例。 该存储库包含Vaibhav Verdhan撰写的《（Apress，2020年）》一书的源代码。 您可以使用绿色按钮将文件下载为zip格式，或通过Git将存储库克隆到您的计算机上。 发行版： 版本v1.0对应于已出版书籍中的代码，并没有包含任何更正或更新的内容。 贡献： 请参阅Contributing.md文件以获取有关如何为此存储库做出贡献的更多信息。
     
  • 基于PyTorch的“监督式对比学习”实现（附带SimCLR）- Python开发
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    本项目使用Python和PyTorch框架实现了监督式对比学习(Supervised Contrastive Learning)技术，并结合SimCLR方法，促进图像分类任务中模型的学习效率与泛化能力。 本段落档以CIFAR为例，在PyTorch中展示了以下论文的参考实现：（1）有监督的对比学习；（2）视觉表示对比学习的简单框架。在loss.py文件中的损失函数SupConLoss，它接受要素（L2标准化）和标签作为输入，并返回损失值。如果未提供或忽略标签，则该函数将退化为SimCLR的功能。
     
  • Deep_Matlab：在 MATLAB 中进行无监督深度学习
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    Deep_Matlab是一份教程，专注于使用MATLAB开展无监督深度学习研究与应用。它为科研人员和工程师提供了一个探索数据驱动模型的有效途径。 在 MATLAB 中运行无监督深度学习的脚本 train_deep_k_means.m 以获取示例运行。
     
  • 用于二分类监督学习的数据集
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    本数据集专为二分类监督学习设计，包含标注清晰的训练样本，旨在帮助模型区分两类目标变量，适用于机器学习与数据挖掘研究。 该数据集的前8行用于描述数据信息，后面的每一行代表一个样本，每行包含4列，前三列为特征值，最后一列是对应的数据标签。此数据集适用于监督学习任务。
     
  • mall_customers_: 采用KMeans进行无监督聚类学习
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    本项目利用KMeans算法对商场客户数据进行无监督聚类分析，旨在识别并细分不同的顾客群体，为市场营销策略提供支持。 这段代码应用了机器学习技术中的K-means聚类方法。使用的数据来自Kaggle平台。该代码包括数据准备、可视化以及使用kmeans进行聚类的过程，并通过“在群集平方和内”和“Silhouette_score”度量来寻找最佳的聚类数量（即最优的K值）。
     
  • 监督学习：利用预测模型进行分类及不同算法在相同数据集上的对比分析-源码
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    本项目运用多种监督学习算法构建预测模型，旨在通过比较不同算法在同一数据集上的表现来进行有效的分类任务。包含完整源代码和详细文档。 监督学习涉及使用预测模型进行分类，并且可以比较不同算法在同一数据集上的表现。
     
  • Pointnet和Pointnet2的PyTorch实现：使用纯Python并在ModelNet、ShapeNet等数据集上运行...
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    本文介绍了PointNet及其改进版本PointNet++在PyTorch框架下的实现方法，并展示了它们在ModelNet和ShapeNet数据集上的应用。 PointNet 和 PointNet++ 的 Pytorch 实现已经更新至最新版本。截至2021年3月27日的更新包括： （1）发布了预训练语义分割模型，其中PointNet++达到了53.5%的mIoU。 （2）在log文件夹中提供了用于分类和零件细分任务的预训练模型。 此外，在2021年3月20日进行了以下代码优化更新： （1）增加了ModelNet10数据集上的训练代码，通过设置--num_category 10实现。 （2）加入了仅使用CPU运行的选项，通过添加 --use_cpu 参数启用。 （3）实现了离线数据预处理功能以加速训练过程，可通过 --process_data 开关激活。 （4）增加了统一采样方法用于模型训练，可以通过设置--use_uniform_sample来选择此模式。 最后，在2019年11月26日的更新中： （1）修复了一些先前版本中的错误，并引入了数据增强技术。现在仅使用 1024 点就能实现高达 92.8% 的分类准确率。 （2）重写了部分代码以提高效率和准确性。