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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 深度半监督机器学习网络综述
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 关于最新对比自监督学习的综述论文
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    本文为一篇最新的综述性论文，全面探讨了当前自监督学习领域的研究进展与挑战，深入比较分析多种自监督学习方法的优劣。 自监督学习（Self-supervised learning）近期备受关注，因为它可以减少对大量标签数据的需求。该方法通过使用自己生成的伪标签进行训练，并将学到的表示应用于下游任务中。最近，对比学习在自监督领域发挥了重要作用，在计算机视觉和自然语言处理等众多应用中得到广泛应用。其目标是：使同一样本的不同增强版本在嵌入空间中的距离尽可能近，同时让不同样本之间的距离尽可能远。这篇论文提供了一个详尽的对比自监督学习综述。
     
  • 深度学习论文与实践技术综述
    优质
    本综述全面探讨了深度学习领域的最新进展，涵盖了多种模型架构、算法优化及应用案例，并提供了实践经验分享和技术挑战分析。 真正的即插即用！盘点11种CNN网络设计中的精巧通用“小”插件；一文看尽27篇CVPR 2021年二维目标检测论文综述，详解50多种多模态图像融合方法；概览CVPR 2021最新18篇口头报告论文；如何入门多视角人脸正面化生成？超详细最新综述不容错过！万字长文细说工业缺陷检测技术与应用；结构重参数化技术综述，进可暴力提性能，退可无损做压缩；深入浅出学习多视角3D目标识别的最新进展；盘点CVPR二十年最具影响力的10篇论文；一文看尽6篇CVPR 2021伪装目标检测及旋转目标检测研究；概览6篇CVPR 2021二维异常检测领域的前沿工作。
     
  • 【GNN综述_2021_11】图自监督学习：综述
    优质
    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。
     
  • 深度学习综述（Deep Learning）- 高清电子版
    优质
    本书《深度学习综述》提供了对深度学习领域的全面概述，涵盖从基础理论到最新技术的应用。以高清电子版形式呈现，便于读者深入理解并应用相关知识。 DeepLearning深度学习综述，业内三大牛的英文高清原版。
     
  • 关于图像分类的最新技术综述：21种半监督、自监督及无监督学习方法的比较研究.pdf
    优质
    本文为一篇全面的技术综述，探讨了当前图像分类领域内21种半监督、自监督以及无监督学习方法，并对其进行了深入的比较分析。 图像分类是计算机视觉中的基本任务之一，深度学习的发展使得该技术日益完善。近期自监督学习与预训练技术的进步为图像分类带来了新的变革。本段落综述了在实际应用中面对少标签小样本等挑战时，关于自监督、半监督和无监督方法的最新进展，非常值得一读。
     
  • 《深度多任务学习》综述性论文
    优质
    本文为一篇综述性论文，全面探讨了深度多任务学习领域的最新进展和挑战，总结了多种模型架构及其应用实例，并展望未来研究方向。 尽管在深度学习领域取得了最近的进展，大多数方法仍然采用类似“筒仓”的解决方案，即专注于孤立地为每个单独的任务训练一个独立的神经网络。然而，在许多现实问题中需要多模态方法，因此需要能够处理多个任务的模型。多任务学习（MTL）旨在通过利用跨不同任务的信息来提高模型的泛化能力。