半监督学习研究进展

半监督学习问题广泛存在于现实世界中,已经成为目前机器学习和模式识别领域中的一个研究热点.文章综述了半监督学习问题的基本思想、研究现状、常用算法及其一些应用领域,分析了目前存在的主要困难,并指出需进一步研究的几个问题.     

统计学习理论及其研究进展

本文主要介绍统计学习理论的基本思想,特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注。     

半监督学习贝叶斯分类

分类器的学习采用半监督贝叶斯方法,使用EM算法求解最大似然估计,实验结果表明能够获得较好的结果。     

合作学习理论概述及意义分析

合作学习是一种新颖的学习方式,在我国的研究时间不长,是我国英语教学改革发展方向之一。本文概述了合作学习的十个基本理论,旨在强调合作学习具有深厚的理论根基和优势。提倡合作学习不仅符合时代发展对人才需要的要求,符合教学模式改革趋势的要求,而且符合英语教育目的的要求。     

多视角半监督分类算法比较及研究进展

随着科技的发展,数据的获取渠道变得越来越多,所获得的数据也越来越多样化,多视角数据在目前的应用也已经相当普遍.但是在处理真实世界的问题时,获得的多视角数据一般只带有少量标签,而人工标注的成本比较高昂,因此多视角半监督学习在机器学习和图像处理领域引起了许多学者的关注.本研究对近年来提出的多视角半监督分类方法进行归类,并对多视角半监督分类方法所面临的挑战进行讨论.     

不确定性集合理论及其研究进展

目的 介绍Fuzzy集、Vague集和Rough集等理论,揭示它们之间的关系,在总结归纳不确定性集合理论研究进展的基础上拓展其应用.方法 历史分析法和文献考证.结果 通过对Fuzzy集、Vague集和Rough集等研究,从不同的角度拓展了经典的集合理论,并对他们之间的关系作了深入的探讨.结论 使得集合论的应用领域扩展到含糊的、不确定性问题上来.     

基于监督学习和半监督学习的蛋白质关系抽取

提出了一种将监督学习和半监督学习融合的方法,并用于从文献中自动抽取蛋白质关系.在AImed语料上的实验得到63.2%的F值,这表明该方法达到目前较好的性能.     

基于半监督学习的SVM-KNN

提出一种新的基于半监督的SVM-KNN分类方法,当可用的训练样本较少时,使用SVM进行分类,不能得到准确的分类边界,本文采用半监督学习策略从大量未标记样本中提取边界向量来改善SVM.KNN分类器的引进不仅扩充了SVM的训练样本数目,而且优化了迭代过程中训练样本的标记质量,可不断修复SVM的分类边界.实验结果表明,所提出的方法能提高SVM算法的分类精度,通过调整参数能够获得更好的分类效果,同时也减小了标记大量未标记样本的代价.     

服务型领导的理论及其研究进展

服务型领导(Servant Leadership)也称仆从型领导,是近年来全新的一种领导理论.服务型领导是对领导的一种理解和实践方式,其重点在于服务,强调领导对他人的服务,强调对下属的关怀重于领导者的利益.首先,通过文献分析和综述的方法,归纳了服务型领导的研究内容.对服务型领导的起源、概念、特征、理论模型等内容进行阐述,并对服务型领导理论与其他领导理论进行了比较.其次,探讨对服务型领导的测量和评估,以及在组织中的应用等问题.最后,对服务型领导的理论研究做了评价和展望,提出服务型领导研究中的不足和需要深入探索的问题.     

基于半监督学习的单类分类器

半监督学习是一种利用有标记样本和无标记样本进行学习的新的机器学习方法。针对单分类中只有目标类标记样本和大量无标记样本的情况,提出了一种基于半监督学习的单类分类算法。利用已标识的有标记样本建立两个单类分类器,通过相互学习来挖掘未标记样本中的隐含信息,扩大有标记样本的数量。利用所有已标识样本,用不同的单分类方法建立多个单类分类器,通过集成学习的方法得到最终的分类器。在UCI数据集上进行了实验,表明提出的基于半监督学习的单类分类器的有效性。     

半监督学习中非标记数据的利用

同时利用半监督学习中的标记数据与非标记数据,可以提高机器学习的能力.为了利用非标记数据,我们将非标记数据所在的样本空间映射到标记样本空间.讨论如何利用非标记数据构造学习算法,并证明所构造算法的收敛性.     

基于可信点的联合半监督学习

在半监督分类问题中,某些无标签的数据点很有可能属于某一特定的类,则这些点可被信任,应当被充分地利用去帮助学习正确的分类界面,从而提升图像分类的效果.因此,如何区分出可信点在半监督分类问题中显得尤为重要.针对该问题,提出一种联合的半监督学习方法,可以自适应地区分可信点,并且提出了相应的迭代优化分类器和可信点标签矩阵的算法,把分类器的归纳能力和无标签数据的标签直推化能力融合到了一个框架中,不需要额外的步骤去预测无标签数据的标签.在两个人脸数据库中大量实验验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于半监督学习的小语种机器翻译算法

近年来,基于神经网络的机器翻译取得了快速发展,然而由于它需要大规模的平行语料库,所以对于资源稀缺的小语种的翻译往往显得效果不佳.在分析编码-解码框架和注意力机制的基础上,基于对偶学习的思想,提出了一种面向小语种翻译的半监督神经网络模型.该模型利用较大的单语语料库与少量平行语料库来实现小语种翻译.实验结果表明,当平行语料资源不足以训练一个普通神经网络模型时,使用半监督网络模型能够取得较好的结果,但所采用的半监督学习模型对单语语料库的数量要求非常高,要达到一定数量级才能达到良好效果.     

半监督多标记学习的基因功能分析

传统的机器学习主要解决单标记学习,即一个样本仅有一个标记．在生物信息学中,一个基因通常至少具有一个功能,即至少具有一个标记,与传统学习方法相比,多标记学习能更有效地识别生物相关基因组的功能．目前的研究主要集中在监督多标记学习算法．然而,研究半监督多标记学习算法,从已标记和未标记的基因表达数据中学习,仍然是未解决问题．提出一种有效的基因功能分析的半监督多标记学习算法SML_SVM首先,SML_SVM根据PT4方法,将半监督多标记学习问题转化为半监督单标记学习问题,然后根据最大后验概率原则（MAP）和K近邻方法估计未标记样本的标记,最后,用SVM求解单标记学习问题．在yeast基因数据和genbase蛋白质数据上的实验表明,SML_SVM性能比基于PT4方法的MLSVM和自训练MLSVM更优．     

非对称稀疏图的半监督学习研究

【目的】如何构造一个有效的数据图,是半监督学习领域中一个重要的研究方向,为了更好地研究数据样本之间的结构关系,提高基于图的半监督学习算法性能。【方法】利用数据的稀疏表示,构造数据样本的非对称图,并在标准数据集上进行半监督学习实验。【结果】在半监督学习框架中建立了异类数据和同类数据之间距离、内部结构和数据的稀疏表示关系,构造了非对称稀疏的数据图。【结论】通过在标准数据集上进行实验说明非对称稀疏图可以利用半监督学习数据特点,有效地对数据样本进行分类。     

广义线性模型的大样本理论及其研究进展

系统介绍广义线性模型的研究概况和最新进展,主要包括广义线性模型的极大似然估计理论和拟似然估计理论、广义线性模型在复杂数据中的应用以及广义线性模型的经验似然和变量选择问题。并指出了广义线性模型将会在高维数据的理论和应用研究方面有所发展。     

基于自监督学习方法的半监督视频目标分割研究

本文主要研究自监督学习方法在视频目标分割中的应用。首先通过挖掘大规模无标注视频数据中的时间-空间关系,让神经网络作为特征编码器学习视频帧之间的相似性和连续性;然后通过记忆力机制训练网络,使其对当前帧和多个参考帧之间的关系进行建模;利用特征编码器学习到的特征对视频帧中的分割目标进行重建,进行下游的视频目标分割任务;最后,利用在线自适应模块对视频分割结果的错误进行修正。实验结果表明,本文的自监督方法在视频分割任务上的表现可以更加接近有监督方法的分割结果,采用记忆力机制和在线自适应模块可以大大提高视频目标分割的准确性。另外本文探究了数据有效性,当采用少量数据进行网络的自监督训练时,模型仍能取得较好的效果,意味着这个任务本身不需要大规模数据集中富含的复杂语义信息进行建模。     

基于半监督学习的微博情感倾向性分析

微博情感倾向性分析通常指对中文微博中每个句子褒义、贬义或者中性的情感进行自动分类。针对微博碎片化和情感类别失衡的特点,在半监督学习reserved self-training方法的框架基础上提取了适用于微博情感分类的文本特征,并提出了针对情感倾向性分析通过训练度阈值设定的方法来优化reserved self-training迭代终止的条件,在保留reserved self-training能有效处理微博语料中语料情感不平衡问题的优点基础上,防止了训练过度情况的发生。COAE 2014微博情感倾向性评测结果证明了该方法的有效性。     

基于半监督学习的人体异常行为识别

需要进行人体异常行为识别的视频一般都是未标记的序列图像,传统的有监督的识别方法往往不能较好地反映其行为的特征,识别率不高.提出了一种基于半监督学习的人体异常行为识别方法,首先使用基于DTW距离的self-training进行标记数据扩充,然后用此扩充的序列图像样本集合训练对应的HMM,最终进行异常行为识别.实验结果证明该方法有效且识别率较高.     

基于半监督学习的最大间距准则人脸识别

针对人脸识别中不能同时利用标记样本和无标记样本的问题,提出了一种具有半监督学习的最大间距准则人脸特征提取方法.算法把无监督判别投影的局部和非局部散度矩阵引入到最大间距准则方法中.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,本方法不但充分利用了有判别信息的标记样本和大量无标记样本,而且更好地发挥了最大间距准则算法的优点,有效地提高了人脸识别率.