展开

关键词

首页关键词流形半监督学习

流形半监督学习

半监督学习中另一个常见假设是“流形假设”(manifoldassumption),即假设数据分布在一个流形结构上,邻近的样本拥有相似的输出值。

相关内容

  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区「校园大使」招募开启!报名拿offer啦~

    我们等你来!

  • 《机器学习》笔记-半监督学习(13)

    半监督学习中另一个常见假设是“流形假设”(manifold assumption),即假设数据分布在一个流形结构上,邻近的样本拥有相似的输出值。 “邻近”程度常用“相似”程度来刻画,因此,流行假设可看作聚类假设的推广,但流形假设对输出值没有限制,因此比聚类假设的适用范围更广,可用于更多类型的学习任务。 事实上...
  • 《机器学习》-- 第十三章 半监督学习

    无论聚类假设还是流形假设,其本质都是“相似的样本拥有相似的输出”这个基本假设。 让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能,就是半监督学习(semi- supervised learning)。 半监督学习还可以进一步划分为 纯(pure)半监督学习 和直推学习(transductive learning),两者的区别在于:前者假定训练...
  • 监督式和非监督式机器学习算法

    关联问题:关联问题学习问题指的是我们想发现数据的各部分之间的联系和规则,例如购买x物品的顾客也喜欢购买y物品。 一些流形的非监督式学习算法的例子:聚类问题的k-means算法关联规则学习问题中的apriori算法半监督式机器学习当我们拥有大部分的输入数据但是只有少部分的数据拥有标签,这种情形称为半监督式学习...
  • 基于自编码器的表征学习:如何攻克半监督和无监督学习?

    在一篇有关表征学习的开创性论文中,bengio et al. 提出了这样一组元先验(meta-prior)。 这些元先验来自对世界的一般性假设,比如解释性元素的层次化组织形式或解离性(disentanglement)、半监督学习的可能性、数据在低维流形上的汇集、可聚类性、时间和空间一致性。 近段时间,研究者们已提出了多种基于自编码...
  • Genome Biology | DISC:使用半监督深度学习推断单细胞转录组的基因表达和结构

    本文开发了disc,这是一种新型的深度学习网络,具有半监督学习功能,可以推断出因“dropout”事件而被遮盖的基因结构和表达。 在十个实际数据集上与七种最新的插补方法相比,disc始终优于其他方法。 本文设计了许多实验证明disc具有适用性,可扩展性和可靠性,这使disc成为恢复基因表达,增强基因和细胞结构以及改善...
  • ·深度学习简介

    数据位于比输入空间更低的流形维度上(流形假设)无监督学习(又名hebbian学习)无监督学习涉及学习数据集中元素之间的关系,并在没有标记帮助的情况下对...目录有监督的学习半监督学习无监督学习(又名hebbian学习)回到深度学习深度学习和人工神经网络卷积神经网络循环神经网络生成对抗性网络深度学习的未来...
  • 机器学习与深度学习中的数学知识点汇总

    某些特殊的图,如二部图,有向无环图等,在深度学习中经常会用到他们。 最短路径问题。 经典的dijkstra算法是每个程序员必须掌握的。 拉普拉斯矩阵和归一化拉普拉斯矩阵。 比较难理解的概念,机器学习中的很多算法,如流形学习,使用图论的半监督学习,谱聚类都离不开它。 理解这个矩阵和它的性质,是理解这些算法的...
  • 机器学习与深度学习中的数学知识点汇总

    某些特殊的图,如二部图,有向无环图等,在深度学习中经常会用到他们。 最短路径问题。 经典的dijkstra算法是每个程序员必须掌握的。 拉普拉斯矩阵和归一化拉普拉斯矩阵。 比较难理解的概念,机器学习中的很多算法,如流形学习,使用图论的半监督学习,谱聚类都离不开它。 理解这个矩阵和它的性质,是理解这些算法的...
  • 弱监督学习——这是目前最详尽的一篇科普文

    实际上,半监督学习对于数据的分布有两种假设:聚类假设和流形假设。? 前者假设数据具有内在的聚类结构,因此,落入同一个聚类的样本类别相同。 后者假设数据分布在一个流形上,在流形上相近的样本具有相似的预测结果。 可见,两个假设的本质都是相似的数据输入应该有相似的输出。 因此,如何更好地衡量样本点之间的...
  • 关于弱监督学习,这可能是目前最详尽的一篇科普文

    实际上,半监督学习对于数据的分布有两种假设:聚类假设和流形假设。? 前者假设数据具有内在的聚类结构,因此,落入同一个聚类的样本类别相同。 后者假设数据分布在一个流形上,在流形上相近的样本具有相似的预测结果。 可见,两个假设的本质都是相似的数据输入应该有相似的输出。 因此,如何更好地衡量样本点之间的...
  • 【NSR特别专题】周志华:弱监督学习简介「全文翻译」

    实际上,在半监督学习中有两个基本假设,即聚类假设(cluster assumption)和流形假设(manifold assumption); 两个假设都是关于数据分布的。 前者假设数据具有内在的聚类结构,因此,落入同一个聚类的样本类别相同。 后者假设数据分布在一个流形上,因此,相近的样本具有相似的预测。 两个假设的本质都是相似的...
  • UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合

    ant论文的其中一位作者、微软研究院的antonio criminisi,在2011年与人合著了一本专著《决策森林:分类、回归、密度估计、流形学习和半监督学习的统一框架》,可以称得上领域大牛。 ant:结合神经网络和决策树,各取双方的优点神经网络(nn)和决策树(dt)都是强大的机器学习模型,在学术和商业应用上都取得了一定的成功...
  • 机器学习 学习笔记(21)深度学习中的正则化

    半监督学习在半监督学习框架下,? 产生的未标记样本和? 中的标记样本都用于估计? 或者根据x预测y。 在深度学习的背景下,半监督学习通常指的是学习一个 ...切面距离、正切传播和流形正切分类器一种流形假设早期尝试是切面距离(tangentdistance)算法。 是一种非参数的近邻算法,使用的度量不是通用的欧几里得...
  • 机器学习算法地图

    流形学习是非线性降维技术的典型实现,代表性的算法有局部线性嵌入(lle),拉普拉斯特征映射,等距映射,局部保持投影,它们都基于流形假设。 流形假设不仅在降维算法中有用,在半监督学习、聚类算法中同样有使用。 聚类算法可以分为层次距离,基于质心的聚类,基于概率分布的距离,基于密度的聚类,基于图的聚类这...
  • 【机器学习】机器学习和数据挖掘的推荐书单

    分类算法评估和比较,组合多学习器以及增强学习等。 《机器学习及其应用》:全书共分14章,内容分别涉及因果推断、流形学习与降维、迁移学习、类别不平衡...着重介绍基于超文本的机器学习和数据挖掘方法,如聚类、协同过滤、监督学习、半监督学习,最后讲述了这些基本原理在web挖掘中的应用。 《web数据挖掘》为...
  • 迁移学习之零次学习最新研究综述 | 前沿

    paths(2017,cvpr)它的做法是基于流形学习的,对语义进行再表示,并且迭代地调整,以对齐两者的流形。 另外值得注意的是这篇文章是直推式的零次学习。 6...这种设置在迁移学习中很常见。 semi-supervised vocabulary-informedlearning(2016,cvpr)这篇文章是一个半监督问题,也是一个直推式零次学习问题...
  • 机器学习与深度学习经典论文整理

    流形学习 roweis, sam t and saul,lawrence k. nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding.science, 290(5500). 2000: 2323-2326...半监督学习 olivier chapelle, bernhard schlkopf,alexander zien. semi-supervised learning. cambridge. mass:mit press. isbn 978-0-262-03358-9...
  • 图与图学习(中)

    convolutional-networks-7d2250723780图和流形上的几何深度学习(geometric deep learning on graphs and manifolds):http:www.geometricdeeplearning.com ...这在某种意义上是一种半监督的学习问题。 处理这些问题的一种常见方法是假设图上有一定的平滑度。 平滑度假设指出通过数据上的高密度区域的路径连接的点...
  • 一种预测血糖水平的函数逼近方法

    在这篇文章中,我们将这个问题视为一个函数近似,bg水平的价值在时间t + h (h预测地平线)被认为是一个未知的d读数前时间t的函数。 这种未知函数可能支持特别是一些未知的子流形的采用欧几里得空间。 流形学习通常是在半监督环境下进行的,其中必须提前知道整个数据,我们使用最新的思想在监督环境下实现精确的函数逼近...
  • 降维方法知多少?

    在降维领域也开始出现一些基于半监督思想的降维算法,比如半监督概率主分量分析、基于流形正则化的半监督判别分析、半监督局部费舍尔判别分析以及基于谱...中间图是对流形进行采样而来,右图是经流形学习算法局部线性嵌入把流形展在二维平面所得到的结果。 在等度规映射和局部线性嵌入之后,出现了一系列流形...

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券