深度半监督机器学习网络综述

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简介：
本文综述了深度半监督学习在网络架构、算法创新及应用领域的最新进展，探讨其在数据稀缺场景下的有效性与前景。深度半监督学习总结涵盖了几个关键方面：一致性、最小化熵以及数据增强。这些方法旨在利用大量未标记的数据来提升模型的性能，在有限标注样本的情况下实现更好的泛化能力。 - 一致性是指通过不同的方式（如随机噪声添加）对输入进行变换，使得模型在面对不同版本的同一输入时能够输出一致的结果。 - 最小化熵则关注于生成器和判别器之间的对抗训练过程，目的是减少未标记数据上预测概率分布的不确定性，从而提高模型学习到的数据特征表示的质量。 - 数据增强技术通过引入图像旋转、翻转等变换来扩充训练集规模，并且有助于增加网络对输入变化的鲁棒性。这些策略共同作用于深度半监督框架中，提高了算法的有效性和实用性。

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深度半监督机器学习网络综述

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本文综述了深度半监督学习在网络架构、算法创新及应用领域的最新进展，探讨其在数据稀缺场景下的有效性与前景。深度半监督学习总结涵盖了几个关键方面：一致性、最小化熵以及数据增强。这些方法旨在利用大量未标记的数据来提升模型的性能，在有限标注样本的情况下实现更好的泛化能力。 - 一致性是指通过不同的方式（如随机噪声添加）对输入进行变换，使得模型在面对不同版本的同一输入时能够输出一致的结果。 - 最小化熵则关注于生成器和判别器之间的对抗训练过程，目的是减少未标记数据上预测概率分布的不确定性，从而提高模型学习到的数据特征表示的质量。 - 数据增强技术通过引入图像旋转、翻转等变换来扩充训练集规模，并且有助于增加网络对输入变化的鲁棒性。这些策略共同作用于深度半监督框架中，提高了算法的有效性和实用性。

关于半监督学习的综述

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本文是一篇关于半监督学习的研究综述。文章全面回顾了该领域的发展历程、关键技术和最新进展，并探讨了其面临的挑战与未来方向。这篇数据挖掘课的作业论文是对半监督学习方面的综述性文章进行探讨。参考文献主要集中在2009年以前的内容，当时中文相关文献较少。希望我的这篇文章能够为对该领域感兴趣的研究者提供一些帮助，并欢迎各位指出其中可能存在的错误之处。

电子科技大学2021年《深度半监督学习》综述论文更新版

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本论文为电子科技大学于2021年发布的《深度半监督学习》综述的更新版本，深入探讨了深度学习与半监督学习结合的技术进展及其应用。深度半监督学习是一个迅速发展的领域，并且在实际应用中有广泛的应用。本段落从模型设计和无监督损失函数的角度对这一领域的基本原理及最新进展进行了全面的综述。

【GNN综述_2021_11】图自监督学习：综述

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本综述文章全面回顾了2021年11月前图神经网络领域的自监督学习方法，涵盖节点、边及子图层面的最新进展与挑战。图上的深度学习最近引起了人们的极大兴趣。然而，大多数工作都集中在（半）监督学习上，导致存在标签依赖性高、泛化能力差以及鲁棒性弱等问题。为了解决这些问题，自监督学习 (SSL) 通过精心设计的借口任务来提取信息知识，并且不依赖于手动标签，在处理图数据时已成为一种有前途和趋势的学习范式。与计算机视觉和自然语言处理等其他领域中的 SSL 不同，图上的 SSL 具备独特的背景、设计理念以及分类方式。在对图自监督学习框架的回顾中，我们全面总结了利用SSL技术来应对图数据的方法。构建了一个统一的数学形式化模型以描述这一范式。根据借口任务的目标不同，我们将这些方法分为四类：基于生成的方法、基于辅助属性的方法、对比方法和混合方法。此外，我们也对图 SSL 在各个研究领域的应用进行了总结，并概述了常用的数据集、评估基准以及性能比较；同时提供了开源代码的信息供读者参考。最后，我们讨论了这一领域面临的挑战及潜在的未来发展方向。

深度学习分割网络模型综述

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本文对当前深度学习领域的分割网络模型进行了全面回顾与分析，涵盖了多种架构及其在不同应用中的表现。这段文字提到了几种深度学习中的语义分割网络模型：FCN、UNet、Segnet、Enet、deeplab_xception_done、BiSeNet、DFN、ExFuse、Fusionnet、Light_weight_RefineNet以及Linknet和RedNet。

机器学习与深度学习模型综述

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本文全面回顾并分析了机器学习及深度学习领域的核心概念、算法和最新进展，旨在为研究者提供理论指导和技术参考。机器学习和深度学习模型汇总：CNN 包括 Alexnet、vggnet、Google Inception Net 和 resnet。

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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半监督学习方法

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简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。

类别监督下的对比学习综述

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《类别监督下的对比学习综述》概述了在有标签信息引导下对比学习的研究进展，包括方法、应用及挑战，为该领域研究提供全面视角。汇报PPT主要介绍了几篇深度学习领域中的对比学习论文。首先对MOCO和simCLR两种典型的对比学习框架进行了详细介绍；然后从样例对比学习转向聚类对比学习，再介绍有监督对比学习的相关内容。总共涉及六篇论文的内容，适合于组会汇报使用。如果有进一步的建议需求，请私聊联系。