檢索結果:共6筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="半監督式學習" and ckeyword.raw="半監督式學習"
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在巨量資料的年代,我們很難直接針對這些高維度且高複雜度的資料直接做處理。此外,標記資料需要大量的時間、人力、甚至是金錢;相對的,未被標記的資料非常的多而且容易取得。半監督式學習利用可以利用少量標記資…
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為了克服傳統非線性支撐向量法(nonlinear SVMs)在處理大量資料時所遇到的計算困難,縮減集支撐向量法(reduced SVM, RSVM)利用一個比較小的長方形核矩陣(rectangula…
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均值移動法(mean shift)是一種用在非監督式學習上且無參數的演算法。主要是藉由密度梯度的評估再利用遞迴的方式找到樣本中局部稠密度最高的位置。在這論文中,我們提出一個基於均值移動法的新演算法並…
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在現今的社會裡,網路的使用已經是很普遍的。然而,隨著網路的不斷發展, 我們所要承受的潛在危險也隨之增加。因此,我們需要利用一些機制來避免 遭遇到這些攻擊。入侵偵測系統-通常用來偵測電腦網路系統是否遭…
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半監督式問題的出現源自於現實世界的資料集中,已分類的資料通常不容易取得,這種特性常見於文件型態的資料集。生成模性與貝式分類器的架構已經被證明出對文件類型的資料有很好的分類效果,還能夠藉由期望值最大化…
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近年深度學習被廣泛應用在電腦視覺的領域,其中醫療影像分類更是常利用此技術,皮膚病變分類是醫療影像分類問題中的重要課題,許多皮膚病變可以透過肉眼察覺異常,早期的發現經過治療後往往也可以痊癒,因此皮膚病…