很棒的自我监督论文:自我监督学习的纸质银行
多姿态人体的弱监督检测,蔡雅薇,谭晓阳,本文研究困难姿态(多视角或者任意姿态)下的弱监督人体检测问题。现在大部分人体检测仅仅关注普通的直立姿态,但现实中的人体却
基于监控的相似方法检测,郭雪,刘辉,软件重构能够提高软件的内部质量。实现重构首先要检测出代码中存在的坏味。代码坏味是程序中存在的可以进行优化的代码部分。想要
基于后缀语法树的代码抄袭检测研究 研究代码抄袭监测的文档
为了提高多维分类的执行效率,同时保持高的预测准确性,提出了一种基于贝叶斯网络的多维分类学习方法。将多维分类问题描述为条件概率分布问题。根据类别向量之间的依赖关系建立了条件树贝叶斯网络模型。最后,根据训
针对电力系统状态估计的虚假数据注入攻击(FIDA)是传统方法无法有效解决的问题。 本文使用IEEE14仿真平台中机器学习领域的四种离群点检测方法,即一类SVM,鲁棒协方差,隔离林和局部离群因子方法进行
基于随机子空间的线性嵌入推斥图及其在半监督学习中的应用,周大可,张长帅,数据图的构建是图半监督学习中的关键步骤之一。在线性局域嵌入图构建方法的基础上,提出了基于随机子空间的线性嵌入推斥图构建方
提出一种基于密度中心图的弱监督分类方法,利用少量已标注样本,结合大量未知模式样本进行弱监督学习。借助样本空间的密度信息,求出密度中心点来准确地反应数据的空间几何特征,在此基础上建图,利用标记传递方法,
利用局部线性嵌入(LLE)算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法,针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想,提出一种能保持
机器学习已经取得了巨大的进步,这是过去十年来的演进。 它被广泛用于做出导致最有价值的决策的预测。 许多经济学专家将源自机器学习的模型用作重要的帮助,许多公司将使用神经网络(破产预测模型)作为防止潜在失
