深度主动学习综述2020

最新推荐文章于 2023-05-16 11:22:52 发布
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分类专栏： 主动学习
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《A Survey of Deep Active Learning》三篇译文：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/218011458
https://www.sohu.com/a/420778540_100007727
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45798949/article/details/108842951

【论文阅读】a survey of deep active learning
w.here的优快云
07-31 1013
概念： 是从未标记的数据集中选择最有用的样本，并将其交给oracle(如专家)进行标注，从而在保持性能的同时尽可能降低标注成本。 试图通过标记最少量的样本使得模型的性能收益最大化。 注意： 主动学习无法提取特征，无法处理高维数据，要靠深度学习模型。 DL: 通过使用手工或者自动的方法千方百计的设计具有高性能特征提取能力的模型。 AL: 通过设计精妙的查询规则从未标记的数据集中选择最佳的样本，试图尽可能的降低标注代价，查询规则的设计对主动学习的性能是至关重要的。 DAL面临的挑战： AL关于查
Deep Active Learning（深度主动学习）
nakaizura
10-06 5549
Active Learning（主动学习） 自主学习，可以理解为模型与人类专家之间的询问式学习，试图通过标记最少量的样本使得模型的性能收益最大化，这样可以减少很多人为的标定工作，只标模型需要的样本。具体怎么做呢？一图胜千言： 大概的意思是：如果模型遇到了迷惑的地方，就主动的询问专家（这也是为什么要叫主动学习），然后由专家标定完，将这个标定了的新样本纳入到样本集中，再一起训练，这样可能逐步改善模型的困惑，同时一些模型已经学的很好的样本就不需要再标定（这思路和SVM某种程度挺像的）。具体捕捉是： 先把一小.
Deep Active Learning 深度主动学习
weixin_30488313的博客
07-31 523
Deep Active Learning 最上方为监督学习，对面为非监督学习，之间包括增强学习、半监督学习、在线学习、主动学习。 Supervised Learing 将未标记的数据交给Work进行标记，然后将标记数据交给Learner进行训练。 Semi-Supervised Learning 在监督学习的基础上加了一条线，也就是把大量的未标记数据和少量的标...
主动学习 Active Learning - a survey
TangowL
10-10 787
知识点解释 1. 分析机器学习算法的可学习性时，通常有 realizable-assumption 和 non-realizable-assumption。前者表示假设空间中存在 ERM 为零的最优模型，后者表示假设空间中不存在。显然后者更符合真实情况。 2. PAC 理论用严格的形式化语言描述了上述两种情况的 sampl...
图像分类中的深度主动学习研究综述.pdf
08-18
【图像分类中的深度主动学习研究综述】 深度学习在图像分类领域的突破性进展，主要得益于大量标注数据的支持。然而，获取这些数据往往代价高昂。主动学习作为一种有效的解决方案，旨在通过精心设计的查询策略，选择...
深度主动学习综述论文
09-06
主动学习(Active Learning, ...综上所述，这篇"深度主动学习综述论文"将对深度主动学习的理论、方法和应用进行详尽的总结，为研究者提供一个全面的视角来理解这个领域的最新进展，并可能为未来的研究提供有价值的指导。
2019图深度学习综述.pdf
02-14
深度学习的核心思想是使用人工神经网络来模拟人类大脑的学习过程，从而实现机器的自主学习和认知能力。 在深度学习中，图神经网络（Graph Neural Networks）是一种特殊类型的神经网络，它专门用于处理图结构数据。...
深度强化学习综述：兼论计算机围棋的发展.pdf
08-19
深度强化学习是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习的模式识别和理解能力与强化...在数据驱动的世界里，深度强化学习有望成为连接感知、决策和行动的关键桥梁，推动人工智能向着更智能、更自主的方向发展。
深度学习：面向核心素养培育的教学变革——深度学习文献综述.pdf
08-18
"深度学习：面向核心素养培育的教学变革——深度学习文献综述.pdf" 深度学习是一种机器学习算法，旨在对输入数据进行复杂的表示和转换，以便从中提取有价值的信息。深度学习的概念最早诞生于人工神经网络领域，后来...
deep-active-learning-pytorch:一站式购买最新的深度主动学习方法
03-27
PyTorch中用于图像分类的深度主动学习工具包 这是用编写的用于图像分类的深度主动学习的代码库。 我想强调的是，该工具包只是最初由Prateek Munjal等人通过电子邮件与我共享的工具包的轻量级衍生产品。 论文“使用神经网络实现鲁棒和可再现的主动学习”的作者，请。 介绍 该存储库的目标是为深度主动学习提供一个简单而灵活的代码库。 它旨在支持快速实施和评估研究思路。 我们还提供了大量基准结果（即将推出）。 该代码库当前仅支持单机单gpu培训。 我们将很快将其扩展到由PyTorch分布式软件包提供支持的单机多GPU培训。 使用工具箱 有关简要的安装说明和基本用法示例，请参见 。 支持的主动学习方法 不确定性抽样 最不信任 最低保证金 最大熵 深度贝叶斯主动学习（DBAL）[1] 贝叶斯主动学习的分歧（BALD）[1] 多样性抽样 核心组（贪婪）[2] 变式对抗主动学习（VAAL）
VUE初学者必看PPT
09-28
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深度学习--主动学习
sunghosts的专栏
05-16 1782
在每轮迭代抽取单个信息量最大的样本加入训练集的情况下，每一轮迭代中模型都被重新训练，以新获得的知识去参与对样本不确定性的评估可以有效地避免数据冗余。由于基于流的算法不能对未标注样例逐一比较，需要对样例的相应评价指标设定阈值，当提交给选择引擎的样例评价指标超过阈值，则进行标注，但这种方法需要针对不同的任务进行调整，所以难以作为一种成熟的方法投入使用。基于流(stream-based)的主动学习中，未标记的样例按先后顺序逐个提交给选择引擎，由选择引擎决定是否标注当前提交的样例，如果不标注，则将其丢弃。
深度主动学习综述（Deep Active Learning）
weixin_45798949的博客
10-08 6342
原文 Abstract 主动学习试图通过标记最少量的样本使得模型的性能收益最大化。而深度学习则对数据比较贪婪，需要大量的数据供给来优化海量的参数，从而使得模型学会如何提取高质量的特征。近年来，由于互联网技术的快速发展，使得我们处在一个信息洪流的时代，我们拥有海量的未标记数据。借此，深度学习引起了研究人员的强烈兴趣，并且得到了快速的发展。和深度学习相比，研究人员对于主动学习的研究兴趣相对较低。这主要是由于在深度学习兴起之前，传统的机器学习所需要的标注样本相对较少。因此，早期的主动学习很难体现出应有的价值。尽管
深度学习 主动学习（Active Learning）概述、策略和不确定性度量
Fantastic
07-12 2400
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。主动学习不是一次为所有的数据收集所有的标签，而是对模型理解最困难的数据进行优先级排序，并仅对那些数据要求标注标签。然后模型对少量已标注的数据进行训练，训练完成后再次要求对最不确定数据进行更多的标注。通过对不确定的样本进行优先排序，模型可以让专家（人工）集中精力提供最有用的信息。这有助于模型更快地学习，并让专家跳过对模型没有太大帮助的数据。这样在某些情况下，可以大大减少需要从专家那里收集的标签数量，并且仍然可以得
论文笔记-A survey of active Learning for text classification using deep neural networks
一只禾的博客
07-22 959
1.主动学习是什么？ 主动学习（Active Learning) 主动学习(AL)的目的是减少由人类专家标注的数据量，是一个在active learner和oracle(human annotator)之间的迭代循环过程。 相比传统的被动学习： 被动学习将标记好的数据简单地输入到算法中进行训练。 主动学习需要选择下一步要标记的样本，在接受了新的标签数据之后，就会开始新的一轮训练。 Active Learner model(模型）：eg.这里以文本分类模型为例 query strategy（查询策略）：
[现场实录] VueConf 2019 尤雨溪演讲总结
weixin_33862188的博客
06-08 268
距离参加 VueConf 第一届大会已经很久了，yubo 的介绍一如既往地有意思 ❤️，是他的努力保持了大会热情的社区氛围！另一个彩蛋就是 Evan You 带了自己的亲人和孩子来到现场，真的是其乐融融！ 尤雨溪 @ State of Vue 发展现状 Chrome DevTools 有约 90 万的周活用户，React 相比有 160 万。Evan 推荐用 Chrome DevTools ...
主动学习（active learning）在深度学习中的应用与思考
weixin_44304362的博客
06-03 1252
课程链接 监督学习：全部手工标注 半监督学习：数据不全部标记，一部分有标记，一部分没有标记 无监督学习：让模型自己去选择标注哪一部分 熵 ...
深度强化学习综述：迈向视觉世界自主系统的革命
深度强化学习是人工智能领域的一次重大突破，它朝着构建具有更高视觉理解能力的自主系统的目标前进。随着深度学习的进步，强化学习已经能够处理以前难以解决的问题，例如直接从像素级别学习玩视频游戏。这篇文章，"A...
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