1.主动学习(十二)——可复现的主动学习(cvpr2022)迄今为止的大部分主动学习都只采用了最简单的数据增广方式,也就是随机翻转这类。其中,主动学习与强数据增广兼容的问题已经在主动学习(七)——强数据增强遇上主动学习(LADA)这篇文章中聊过,这篇文章提出来的也是一个可以兼容大部分现有主动学习算法的插件,所以这个问题大概算是部分解决。另外的两个还没见到有关的https://zhuanlan.zhihu.com/p/573531562

2.人工智能论文综述深度学习与算法创新在AI研究中的应用人工智能论文综述:深度学习与算法创新在AI研究中的应用 人工智能的发展历程 ai论文综述显示,人工智能从早期的规则系统、符号处理到现代深度学习和机器学习,其发展路径由此可见。人工智能技术的进步不仅促进了计算机科学领域的飞跃,也对经济社会产生了深远影响。 深度学https://www.9e80wtu09.cn/zhi-neng/386956.html

3.自然语言强化学习:一个可处理语言反馈的强化学习框架详情请见:大模型2.0读书会:融合学习与推理的大模型新范式! 推荐阅读 1.Nat. Mach. Intell. 速递:测试用于预测人类语言判断的自然语言模型的极限 2.Nat. Mach. Intell. 速递:大规模网络控制的高效和可扩展的强化学习 3.因果科学 x Agents:如何让AI更好地理解因果?|TMLR (2023) 因果强化学习最新综述 https://hub.baai.ac.cn/view/41851

4.AI在自然语言处理中的突破:从理论到应用腾讯云开发者社区自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在实现计算机与人类语言的交互。近年来,随着深度学习和大规模语言模型的发展,自然语言处理取得了显著突破,从理论研究到实际应用,推动了多个领域的进步。本文将介绍NLP的核心技术及其突破,并通过代码示例展示其应用。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2479408

5.人工智能技术栈深度解析从基础算法到前沿应用作为人工智能的基石之一,计算机科学提供了理解数据、编写代码以及构建复杂系统所需的理论框架。学习计算机科学意味着掌握数据结构、算法设计、操作系统原理等核心概念。在这些基础知识上建立起来,将有助于理解后续学习的人工智能模型及其工作原理。 机器学习与深度学习 https://www.xstkmqmgl.cn/shu-ma/98601.html

6.解析人工智能三大算法机器学习深度学习与强化学习的核心之旅解析人工智能三大算法:机器学习、深度学习与强化学习的核心之旅 人工智能三大算法是现代计算机科学领域中的重要组成部分,它们分别是机器学习、深度学习和强化学习。每种算法都有其独特的特点和应用场景,共同推动了人工智能技术的发展。 机器学习:数据驱动的革命 机器学https://www.fmovhaqkz.com/shou-ji/530948.html

7.算法干货主动学习算法学习笔记主动学习方法被提出以有效地处理这类问题。主动学习(Active Learning)是指通过自动的机器学习算法,从数据集中自动筛选出合适的候选集给人工标注的过程。有效的主动学习数据选择策略可以有效地降低训练的代价并同时提高模型的识别能力。在主动学习中,学习器能够主动地选择包含信息量大的未标注样例并将其交由专家进行标注,然https://developer.aliyun.com/article/1177917

8.主动学习(ActiveLearning)简介综述汇总以及主流技术方案从上图也可以看出来,在相同数目的标注数据中,主动学习算法比监督学习算法的分类误差要低。这里注意横轴是标注数据的数目,对于主动学习而言,相同的标注数据下,主动学习的样本数>监督学习,这个对比主要是为了说明两者对于训练样本的使用效率不同:主动学习训练使用的样本都是经过算法筛选出来对于模型训练有帮助的数据,所以效https://blog.csdn.net/2401_84495725/article/details/139475484

9.主动学习算法综述摘要: 主动学习算法作为构造有效训练集的方法,其目标是通过迭代抽样,寻找有利于提升分类效果的样本,进而减少分类训练集的大小,在有限的时间和资源的前提下,提高分类算法的效率.主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题.介绍了主动学习的基本思想,一些最新研究成果及其算法分析,并提出和分析了有待进https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/jsjgcyyy201234001

10.小样本学习及其在美团嘲中的应用一个数据人的自留地除了上面提到的三种场景, 还有一种是,如何在有限的标注成本中选择更有针对性的样本进行人工标注(主动学习)。因此我们将小样本学习划分为下面几种: 图2 小样本学习相关工作 2 方法综述 预训练语言模型?BERT?,在NLP许多任务中取得非常好的结果。BERT是基于Transformer的深度双向语言表征模型,利用Transformer结构构造https://www.shangyexinzhi.com/article/4900642.html

11.基于生理信号的情感计算研究综述(二)之情感计算中的机器学习包括生理信号的采集、预处理、特征提取、特征平滑、特征融合、模型训练与测试等. 然后重点介绍了为解决情感计算任务中个体差异的迁移学习方法, 减少标注数据量的主动学习方法, 以及基于深度学习的生理信号的深层情感表示和多模态生理信号的特征融合等相关算法. 最后介绍了两个在基于脑电信号的情感计算中广泛使用的公开数据https://www.4008489789.com/newsinfo/1809711.html

12.单评丨佳能EOSR5MarkII002 智能AI算法(深度学习技术) 得益于此次新处理器的加入,R5 Mark II也进一步加入了智能AI算法功能,尤其是在对焦方面,基于智能AI算法能够大幅提升对物体的识别、追踪性能,并且能够进一步捕捉被摄体的动作、特征等来进行持续的追踪对焦,且保持对焦的高精度。 https://www.360doc.cn/article/50323889_1131095639.html

13.算法“黑箱”中的青年由此,本研究将基于北京地区高校在读大学生群体,调查他们在新媒体实践中所生成的算法意识、算法态度以及算法操纵行为,以期基于用户视角,呈现大学生群体与平台算法之间博弈的情景。 二、文献综述 1.算法意识与算法态度:用户对于平台算法的感知 作为算法的使用者,用户在使用算法的过程中,会通过自身经验以及对算法的了解,https://www.huxiu.com/article/620239.html

14.论文开题报告2、论文综述/研究基础。 传统绘画和摄影艺术作为具备文化价值和审美价值的符号,是大众获取艺术知识、培养美学理念的重要源泉之一。近几十年来,随着文化需求的增长,为摄影艺术提供了更加广阔的发展空间。最初的摄影家主要对客观世界进行重现和描绘,之后逐渐注重对自身内在思想的剖析和探讨,在转变的过程中一些视觉表现形式也https://www.wenshubang.com/baogao/3043006.html

15.FCS期刊动态《计算机科学前沿》2021年第一期精彩文章—论文—科学网【FCS 人工智能专栏】基于点态流形正则化的半监督学习 2021 15(1):151303 Frontiers of Computer Science (FCS)是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊,双月刊,全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。https://news.sciencenet.cn/htmlpaper/2021/4/202142112434356462946.shtm

16.国际TOP10药学期刊文章信息(2023年10月)14. 利用大数据和机器学习算法提取神经发育障碍的可能治疗靶点 (Use of big data and machine learning algorithms to extract possible treatment targets in neurodevelopmental disorders) 作者:Muhammad Ammar Malik, Jan Haavik* (Computational Biology Unit, Department of Informatics, University of Bergen, Norwayhttps://www.ctdm.org.cn/.php?s=/Meeting/metDynamicById/id/68ef8a5ecf3143fc9c6096903dad2b87/meetingid/365e19d34eb54caeaa6e974e66b82c15

17.科学技术与工程杂志中国技术经济学会主办2018年第01期果蝇优化算法研究综述 关键词:果蝇优化算法 改进策略 应用研究 果蝇优化算法(FOA)是一种新兴的群体智能算法,其思想来源于果蝇群体觅食行为。为进一步推广应用FOA并为深入研究该算法提供相关资料,在分析FOA基本原理和优缺点的基础上,从FOA各种改进技术及其应用等方面进行深入调查,论述了该算法的改进策略,并阐述了FOA在复https://www.youfabiao.com/kxjsygc/201801/

18.总目录∣工程科学学报2021—2022年10.基于S-LRCN的微表情识别算法 李学翰,胡四泉,石志国,张明 工程科学学报, 2022, 44(1): 104 3.基于机器学习的边坡安全稳定性评价及防护措施 武梦婷,陈秋松,齐冲冲 工程科学学报, 2022, 44(2):9.神经网络在无人驾驶车辆运动控制中的应用综述 张守武,王恒,陈鹏,张笑语,李擎 工程科学学报, 2022,https://cje.ustb.edu.cn/news/index_tabliod/0625b272-7c19-4c66-bcce-c01ab4a2dbf8.htm

19.跨领域文本分类算法研究2)提出了新的多领域主动学习问题。与传统主动学习问题不同,多领域主动学习研究的是如何从多个领域中选择全局最优数据进行标注,从而节约人力标注资源。针对该问题,本文提出了一个基于支持向量机全局最优化的多领域主动学习算法(Multi-Domain Active Learning,MultiAL),并结合三个重要的分类应用对提出的算法进行了实验验证https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/-1013016966.html

20.主动学习在图像分类技术中的应用:当前状态与未来展望本文对近年来提出的主动学习图像分类算法进行了详细综述,并根据所用样本数据处理及模型优化方案,将现有算法分为三类:基于数据增强的算法,包括利用图像增广来扩充训练数据,或者根据图像特征插值后的差异性来选择高质量的训练数据;基于数据分布信息的算法,根据数据分布的特点来优化样本选择策略;优化模型预测的算法,包括优化获https://www.elecfans.com/d/6345703.html

21.网络空间安全中的人工智能技术综述和机器学习分类方法区队恶意软件进行分类和检测的框架;H.Hashemi[8]等人使用K近邻和支持向量机作为机器学习分类器来检测位置恶意软件;Y.Ye[9]等人构建了一个深度学习架构来检测智能恶意软件;N.McLaughlin[10]等人采用了深度卷积神经网络来识别恶意软件;H.J.Zhu[11]等人定义了一种新的机器学习算法,叫做旋转森林,以http://528045.com/article/d34389b553.html

22.名师工作室年度总结(通用24篇)我在学习的同时注重联系实际,把先进的理念做法搬进课堂,随时反思,积极撰写教育随笔,做好读书卡;本学年撰写的《算法多样化的误区及其对策》获省优秀论文二等奖,《在自主探索中主动学习》发表于省级刊物《读写算》20xx第18期;《算法多样化的误区及其对策》发表于省级刊物《新课程》20xx.03;《猜疑,一朵雨做的云》发表https://www.yjbys.com/gongzuozongjie/niandu/4117270.html

23.名师工作室工作总结(20篇)我在学习的同时注重联系实际,把先进的理念做法搬进课堂,随时反思,积极撰写教育随笔,做好读书卡;本学年撰写的《算法多样化的误区及其对策》获省优秀论文二等奖,《在自主探索中主动学习》发表于省级刊物《读写算》20xx第18期;《算法多样化的误区及其对策》发表于省级刊物《新课程》20xx。03;《猜疑,一朵雨做的云》发表https://www.yuwenmi.com/fanwen/gongzuo/4242691.html