关键词unsupervised learning techniques
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- 优化非监督学习和监督学习：精确自然语言任务建模的混合方法
本文提出了一种新颖的混合方法，通过协同无监督和有监督学习，来提高自然语言处理任务建模的准确性。通过集成无监督模块和有监督模块，该方法在文本分类和命名实体识别方面取得了最新技术结果，为更高效和强大的自然语言处理系统铺平了道路。
- 基于深度学习的物联网网络流量分析
使用深度学习算法和无监督学习技术来监测和检测 IoT 网络中的异常，并在 KDD Cup 99 数据集上实施了一个模型，实验结果展示了异常检测模型的出色性能，达到了超过 98% 的准确率。
- 边缘上的实时多模态物体检测和跟踪，用于规程合规监控
通过实时的多模式传感系统和边缘智能设备上的无监督学习技术，我们介绍了一种针对不同工业领域的监管合规审计的方法，提高了记录保留的效率并减少了人工干预。
- KDD基于序列隐变量模型的招聘市场趋势分析
本文提出了一种使用无监督学习技术，发现招聘市场趋势的新研究范式。我们开发了一种名为 MTLVM 的新颖的顺序隐变量模型，用于捕捉企业招聘状态的顺序依赖性，并能够在贝叶斯生成框架内自动学习潜在的招聘主题。最后，我们通过可视化 MTLVM 的结