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lapsvmp_v02.zip - lapsvm_ss-lapsvm 半监督模式识别代码

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简介：
Lapsvmp_v02.zip包含了LAP-SVM（半监督学习支持向量机）算法的实现代码，适用于半监督模式识别任务。 LAP-SVM方法用于半监督学习，在模式识别与数据挖掘领域进行数据分类。

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  • lapsvmp_v02.zip - lapsvm_ss-lapsvm 半监督模式识别代码
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    Lapsvmp_v02.zip包含了LAP-SVM（半监督学习支持向量机）算法的实现代码，适用于半监督模式识别任务。 LAP-SVM方法用于半监督学习，在模式识别与数据挖掘领域进行数据分类。
     
  • 《半监督学习在模式识别中的应用》课件
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    本课件探讨了半监督学习方法在模式识别领域的应用，结合标注数据与未标注数据提高模型性能，并涵盖相关算法及案例分析。 中科院自动化研究所向老师的《半监督学习》模式识别课件对学习模式识别有很大帮助。
     
  • 有监督分类的模式识别PPT
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    本PPT探讨了有监督分类在模式识别中的应用，涵盖基本理论、算法实现及实际案例分析，旨在为学习者提供全面理解与实践指导。 模式识别是信息技术中的一个关键领域，它关注的是如何让计算机系统理解并处理来自不同来源的数据（如图像、声音或文本），以便做出决策或者分类操作。在本次PPT演讲中，主要讲解了有监督学习中的判别域代数界面方程法这一经典解决方案。 首先介绍模式识别的基本概念：通过分析数据的特征来确定其所属类别。在这个过程中，有监督学习至关重要，因为它利用带有已知标签的数据集构建分类模型。蔡宣平教授在演讲中详细介绍了这些基础知识，并特别强调了第三章的内容——判别域代数界面方程法。 3.1章节引入了通过使用判别域界面方程进行分类的概念，在二维或高维空间里，不同类别的边界可以由一个或多个判别函数描述。例如，在处理两类问题时，决策边界就是一条直线；在多类别情况下，这种边界可能更为复杂，但其基本原理是相同的。 3.2章节进一步探讨了线性判别函数的应用，这些函数用于区分不同的数据集，并通常以w1x1 + w2x2 + ... + wd = 0的形式出现（其中w代表权重系数，而x表示特征变量）。对于多类别分类问题，则需要多个这样的线性方程来界定各个类别的边界。 3.3和3.4章节深入讨论了判别函数在权空间与解空间中的作用，并介绍了Fisher线性判别方法。该方法通过寻找最大化类间距离的同时最小化类内距离的方向，从而增强分类效果。 接下来的几章（从3.5到3.6）则关注于准则函数的应用，包括一次和二次准则函数以及如何利用梯度下降等技术优化这些模型以提升性能表现。 最后，在第3.9至3.10章节中探讨了广义线性判别函数与二次判别函数的概念。这两种方法扩展了传统的线性判别分析框架，使其能够处理更加复杂的非线性分类任务。 此外，还提到了位势函数分类法（在第3.12章），这是一种特别适用于解决复杂非线性问题的模型构建策略。 综上所述，该PPT涵盖了模式识别中的核心概念——有监督学习及其相关理论方法。具体来说，通过判别域代数界面方程法进行分类不仅能够应对简单的二元或多元线性可分情况下的挑战，还能借助各种优化技术解决更复杂的非线性问题。因此，这部分内容对于理解并应用机器学习中的分类模型至关重要。
     
  • 有关半监督学习的代码
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    本项目包含多种半监督学习算法实现的Python代码，旨在通过少量标记数据和大量未标记数据提高模型性能。适合研究与应用开发。 最近我找了一个关于半监督学习的程序，但有些地方看不懂。希望大家下载后能分享一下自己的看法，如果有人是这方面的高手，希望能详细讲解一下，谢谢大家了。
     
  • 半监督分类算法的源代码
    优质
    本项目提供多种半监督分类算法的实现源代码，旨在帮助研究人员和工程师利用有限标注数据进行高效机器学习模型训练。 半监督MATLAB代码——经过调试——可用。
     
  • SOFM 神经网络：无监督学习与模式识别
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    SOFM神经网络介绍了一种有效的无监督学习方法，用于数据聚类和可视化。该模型能够自动识别输入数据中的模式，并构建出具有拓扑特征的映射结构，广泛应用于图像处理、金融分析等领域。 本案例详细介绍了竞争神经网络与自组织特征映射（SOFM）神经网络的结构和原理，并以矿井突水水源为实例，具体阐述了该算法的应用。
     
  • 新型半监督图像识别技术——平均教师法
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    平均教师法是一种先进的半监督学习方法，用于提升图像识别模型的表现。它通过集成多个教师网络来改善学生网络的训练效果，在大量未标记数据中展现出卓越性能。 这种方法是半监督学习的一种简单形式，被称为“老师模型”。其过程如下： 首先创建两个相同的模型架构：一个作为学生，另一个作为教师。 在训练过程中，对于每一步迭代，使用相同的小批量数据分别输入给学生和教师模型，并且向学生的输入添加随机增强或噪声。然后，在softmax层之后增加一种额外的成本函数来强制要求学生输出与老师输出的一致性。 优化器会按照常规方式更新学生模型的权重，而老师的权重则是通过计算学生权重的指数移动平均值（EMA）得到的。具体来说，每次训练步骤结束后，教师模型都会根据学生的最新参数进行轻微调整。 我们的创新之处在于最后一步：即如何利用学生的即时学习成果来逐步优化教师模型。
     
  • Matlab精度验证代码-SNN模式识别: 三层SNN代码，采用监督式尖峰学习规则...
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    本项目提供了一个三层脉冲神经网络（SNN）的MATLAB实现，用于模式识别任务。通过监督式尖峰学习算法优化权重，验证模型精度。 此自述文件列出了用于开发尖峰神经网络的代码库内容，这些代码针对基于MNIST数据集的手写数字分类的应用程序进行监督学习训练。该网络采用类似随机梯度下降的方式进行训练，在每次图像显示结束后更新权重。SNN中使用的神经元是简单的泄漏积分并触发类型。 本段落描述了NormAD的监督尖峰神经网络（SNN）训练算法，由N.Anwani和B.Rajendran在2015年国际神经网络联合会议（IJCNN）上发表：“NormAD-基于尖峰神经元的标准化近似后裔监督学习规则”，2015年。 此外，本段落还描述了使用NormAD算法实现三层SNN的CUDA版本。如若您在工作中引用我们的代码，请参考以下文献：SRKulkarni, JMAlexiades 和 B.Rajendran，“基于尖峰神经网络的手写数字学习和实时分类”，2017年第24届IEEE电子，电路和系统国际会议（ICECS），巴统，2017年。
     
  • PyTorch半监督学习资源包.zip
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    本资源包提供了一系列关于使用PyTorch进行半监督学习的研究资料和代码示例，旨在帮助开发者深入理解并应用这一技术。 SSL-Suite 是一个使用 PyTorch 实现的半监督学习工具包。该实现基于 Google Research 的 MixMatch 方法。 当前已实现了以下方法： - 插值一致性训练（Interpolation Consistency Training） - 意大利老师（Mean Teacher） - MixMatch - 假标签（Pseudo Label） - 虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Training）
     
  • 半监督算法与测试数据集_聚类、Matlab及半监督_
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    本研究探讨了在有限标注条件下利用半监督学习方法进行数据聚类的问题，并采用MATLAB作为实验工具。主要关注于优化测试数据集的应用效果，以提高模型的准确性和鲁棒性。 一种基于最小类间距的半监督聚类算法，包括了详细的注释和测试数据集。