Apr, 2017

具有群集感知生成模型的半监督生成

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TL;DR本文介绍了 Cluster-aware Generative Model 这一基于深度生成模型的半监督学习方法，利用未标记的数据点探索数据自然聚类模式，同时引入部分带标记的数据对模型进行优化，有效提高了模型性能。该模型也能够在完全无监督的情况下实现优异的对数似然性能。
发现论文，激发创造
  • 深度生成模型的半监督学习

    利用迭代方法的变分技术，基于生成模型，研发半监督学习的新算法，解决现代数据分析中处理大规模非标记数据集挑战。深度生成模型与贝叶斯推理结合，灵活、高效、可拓展，为半监督学习提供了有力支持。

    Jun, 2014

  • 基于深度生成模型的半众包聚类

    本论文考虑基于有噪声的数据子集对聚类问题进行半监督学习，提出一种新的深度生成模型和统计关系模型相结合的方法，并采用贝叶斯推断策略，采用快速（自然梯度）随机变分推断算法进行推断，实验结果显示该方法优于以往的基于众包的聚类方法。

    Oct, 2018

  • 使用较少标签进行高保真图像生成

    本文介绍了如何利用自监督学习和半监督学习等技术结合生成式对抗网络，实现在仅使用少量标签数据的情况下，超越当前最先进的深度生成模型，并在 ImageNet 的无监督合成和有条件的情况下，匹配 BigGAN 模型的样本质量。

    Mar, 2019

  • 深度贝叶斯主动半监督学习

    通过半监督深度学习与主动学习相结合的方法，使用尽可能少的标记样本，同时利用熵最小化对未标记样本进行训练，在 MNIST 数据集上仅使用 300 个标记样本实现 2.06% 的误差率和 1000 个标记样本实现 1.06% 的误差率。该方法可以获得高准确性的敏捷标注过程，同时节省标记成本。

    Mar, 2018

  • 基于聚类生成对抗网络的 Logo 合成与操作

    本文探讨机器学习在设计商标方面的创造性任务中的应用，利用聚类获得的合成标签，对多模态数据的 GAN 训练进行稳定，并展示潜在空间探索技术，以交互方式简化商标设计任务。

    Dec, 2017

  • 基于生成模型的语义分割：半监督学习与强领域通用化

    本论文提出一个创新的框架，利用半监督学习，生成对图像和标签的联合分布进行判别像素级任务，并通过少量标签图像和大量无标签图像的补充进行训练，该方法在医学图像分割和面部分割领域表现出强大的领域内性能，并展示了从 CT 到 MRI 等领域之外的广泛有效性。

    Apr, 2021

  • 带有深度生成模型的贝叶斯半监督学习

    这篇研究提出了使用带有随机输入的判别组件来增加噪声灵活性，实现模型的半监督贝叶斯主动学习，并且通过全贝叶斯判别组件实现参数值不确定性的估计。

    Jun, 2017

  • 学习半监督高斯混合模型以用于泛化类别发现

    该论文提出了一种 EM-like 框架，基于半监督的高斯混合模型，利用渐进式的原型对比学习进行表征学习，并采用聚类分配实例，从而解决不知道类数的广义类别发现问题，并在分类和物体识别上取得最先进的性能。

    May, 2023

  • 深度因果生成模型的半监督学习

    通过利用变量之间的因果关系最大化利用所有可用数据，我们首次开发了半监督深层因果生成模型，以解决所提出的反事实问题，甚至对于具有不完整标签的样本，我们借助因果推断的技术来推断缺失值并生成逼真的反事实。

    Mar, 2024

  • 缺失随机标签时的可靠半监督学习

    本文介绍了一种半监督学习的方法， 采用生成模型与监督学习算法，放松了对未标记特征的约束，可提高分类器的可靠性，从而准确量化标签不确定度。

    Nov, 2018