使用Python实现深度学习模型：自监督学习与对抗性训练
在深度学习中，自监督学习和对抗性训练是两种强大的技术。自监督学习通过设计预任务来生成伪标签，减少对标注数据的依赖；对抗性训练通过生成对抗样本，提高模型的鲁棒性。本文将详细讲解如何使用Python实现自监督学习与对抗性训练，包括概念介绍、代码实现和示例应用。 目录 自监督学习简介自监督学习实现对抗性训练简介对抗性训练实现示例应用...
深度学习中的自监督学习：突破数据标注瓶颈的新路径
引言深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的进展，但其依赖于大量标注数据的特点也带来了实际应用中的瓶颈。数据标注不仅耗时耗力，而且在一些领域（如医学图像分析）获取标注数据十分困难。自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）通过利用数据内部的结构信息进行训练，...
深度学习中的自监督学习：无监督数据的价值挖掘
引言随着数据量的爆炸式增长，深度学习模型对标注数据的需求也水涨船高。然而，获取大规模、高质量的有标注数据往往费用高昂且耗时费力。因此，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）作为一种新兴的技术，受到了广泛关注。它通过设计预训练任务，从无标注数据中提取有用的特征...
探索深度学习中的弱监督学习
深度学习中的弱监督学习 弱监督学习（Weakly Supervised Learning）是一种介于监督学习和无监督学习之间的机器学习方法。它在有限、部分或不完全标注的数据上进行训练，旨在利用这些不完美的标签信息来学习有效的模型。弱监督学习在深度学习中具有重要的应用，因为获得大规模的完全标注数据往往非常困难和昂贵。以下是对深度学习中弱监督学习的详细介绍，包括其基本概念、主要类型、方法、应...
【视频】少样本图像分类？迁移学习、自监督学习理论和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30793 您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。 利用未标记的数据...
AI人工智能机器学习的类型：监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习和深度学习
随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为当下热门的话题。AI的核心技术之一就是机器学习（Machine Learning）。机器学习是一种基于数据的自动化算法，它能够让计算机自动识别和学习规律，并应用于实际问题中。机器学习技术的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、自动驾驶等领域。 本文将详细介绍机器学习的类型。 监督学习 ...
【李宏毅深度学习CP18-19】自监督学习之BERT
第一部分：BERT介绍一、Self-supervised Learning训练监督模型：针对有标签的数据（如文章数据），如做监督学习，让机器阅读一篇文章对该文章进行分类（判断是正面还是负面），首先第一点需要找大量文章并且对所有文章进行label。"Self-supervised "是用另一种方式来监督，没有标签。假设我们只有一堆没有label的文章，但我们试图找到一种方法把它分成两部分。我们让其....
《从机器学习到深度学习》笔记（1）有监督学习
有监督学习（Supervised Learning）是指这样的一种场景： 有一组数量较多的历史样本集，其中每个样本有一组特征（features）和一个或几个标示其自身的类型或数值的标签（label）；对历史样本学习得到模型后，可以用新样本的特征预测其对应的标签。 场景 在有监督学习中可以将每条数据看成是一条由特征到标签的映射，训练的目的是找出映射的规律。根据标签的类型可以将有监督学习再分为两个子....
《深度学习：Java语言实现》一一2.3监督学习和无监督学习
2.3监督学习和无监督学习前一节中，我们看到即使一个非常简单的分类问题都存在无数的边界，然而，我们很难说究竟它们中哪一个是最合适的。这是因为，即便针对已知数据我们可以恰当地分类，这也并不能保证对未知数据能够达到相同效果。不过，你可以提高模式识别的准确率。每一种机器学习方法都会设置一个标准来进行更好地模式分类，决定最佳可能的边界——决策边界——从而提高识别的准确率。毫无疑问，这些标准使用不同的方法....
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