监督学习论文

现有的基于卷积神经网络(CNN)的合成孔径雷达(SAR)图像目标检测算法依赖于大量切片级标记的样 本，然而对SAR图像进行切片级标记需要耗费大量的人力和物力。相对于切片级标记，仅标记图像中是否含有目

内容只有几页 但是关于半监督学习和CO-training算法做了比较简单易懂的解释

2007.半监督学习中的协同训练风范周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

中国石油大学的刘建伟、刘媛、罗雄麟著，我们一起快乐的看文献吧

Unsupervised learning method and application

有关半监督学习的若干问题及研究这是一篇硕士论文，里面提及若干种半监督学习的算法及相关问题

GPT模型的自监督学习方法是一种对大规模语料库进行预训练的技术，在预训练过程中使用了大量的无标注语料库，并通过自我监督机制来训练模型。在预测的过程中，模型会尝试根据输入文本的前缀来生成下一个词语或者字

监督学习.ipynb 文件是一种常用的机器学习实验文件，用于训练模型并进行预测。本文将介绍监督学习.ipynb 文件的基本概念、工作原理和应用场景，包括监督学习的算法、数据集的准备和模型评估等内容。通

使用 ChatGPT 进行对话生成，掌握使用教程、使用方法、技巧、注意事项和常见问题，高效利用 AI 助手。

现有基于深度学习的遥感飞机图像检测方法在训练时需要大量的带标记数据集和较长的训练时间,鉴于此,提出了一种基于生成式对抗网络的半监督学习方法。采用两种粒度的深度卷积生成式对抗网络,分别提取待检测目标的边