下载此文档

多实例主动学习.pptx


文档分类:IT计算机 | 页数:约31页 举报非法文档有奖
1/31
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/31 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【多实例主动学习 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【31】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多实例主动学习 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:包中的实例数量可能不平衡,导致学****算法偏向于人数较多的实例。:包中的实例可能具有相关性,这会导致过度拟合和降低泛化能力。:对于大型数据集,包的标签可能稀疏,这使得主动学****器难以选择有价值的实例进行标注。:根据启发式策略选择实例,例如最大边际或熵。:使用贝叶斯框架优化选择策略,平衡探索和利用。:利用生成模型合成新的实例,以丰富训练数据并改善主动学****性能。:处理具有多个对象的图像,例如行人检测和物体检测。:对具有多句话或段落的文件进行分类,例如主题建模和垃圾邮件检测。:分析来自不同来源的多个患者数据,以提高疾病的诊断准确性。:利用未标记数据来增强主动学****模型的性能。:使用卷积神经网络和递归神经网络等深度学****模型处理复杂的数据结构。:将强化学****技术与主动学****相结合,以实现持续的学****和适应。:学****算法从原始数据中自动提取有用的特征。:处理来自多个模态的数据,例如图像、文本和音频。:将来自一个域的主动学****知识转移到另一个域。(MIL):数据由具有多个实例的袋表示,每个实例对应待分类的目标。实例可能具有不同的特征和标签,但袋的标签由其包含的实例决定。:多实例学****专注于选择来自每个袋的局部特征,这些特征与袋的整体标签相关。这与单实例学****不同,后者选择跨所有实例的全局特征。:多实例学****考虑了袋中实例之间的关联,这些关联可能提供有关袋标签的额外信息。:多实例学****用于对具有多个实例的袋进行分类。分类器通常基于每个袋的局部特征和实例关联来预测袋的标签。:多实例学****还可以用于回归任务,其中目标是预测袋中实例的连续值。回归模型基于局部特征和实例关联估计袋的平均值或其他统计量。:多实例学****可用于为袋或其组成实例分配标注文本或图像等非结构化数据的标注。标注过程利用袋和实例的特征和关联来生成有意义的标注。:期望最大化(EM)算法是一种迭代算法,可用于估计多实例学****模型的参数。它交替执行期望步骤,其中根据当前参数估计未观察到的值,以及最大化步骤,其中更新参数以最大化给定未观察到的值。(SVM):SVM可以应用于多实例学****通过构造超平面将正袋和负袋分隔开来。超平面基于局部特征和实例关联确定。:深度学****模型已成功用于多实例学****N)和递归神经网络(RNN)。这些模型从局部特征和实例关联中自动学****特征表示。:多实例学****可用于分析医学图像,其中每个图像是一个袋,而每个像素是一个实例。模型可以预测图像的整体诊断,例如癌症的存在。:在文本分类中,每个文档是一个袋,而每个单词或句子是一个实例。多实例学****模型可用于预测文档的主题或情感。:多实例学****在计算机视觉中得到应用,例如目标检测和场景分类。袋由图像区域或对象的集合表示,而模型预测整个图像或区域的类别。主动学****在多实例学****中的优势多实例主动学****

多实例主动学习 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数31
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人科技星球
  • 文件大小159 KB
  • 时间2024-03-27