現實生活中常常會有這樣的問題:缺乏足夠的先驗知識,因此難以人工標註類別或進行人工類別標註的成本太高。很自然地,我們希望計算機能代我們完成這些工作,或至少提供一些幫助。根據類別未知(沒有被標記)的訓練樣本解決模式識別中的各種問題,稱之為無監督學習。
基本介紹
- 中文名:無監督學習
- 外文名:Unsupervised Learning
- 特點:訓練樣本沒有標籤
- 套用領域:機器學習、深度學習
- 典型例子:聚類
現實生活中常常會有這樣的問題:缺乏足夠的先驗知識,因此難以人工標註類別或進行人工類別標註的成本太高。很自然地,我們希望計算機能代我們完成這些工作,或至少提供一些幫助。根據類別未知(沒有被標記)的訓練樣本解決模式識別中的各種問題,稱之為無監督學習。
目前深度學習中的無監督學習主要分為兩類,一類是確定型的自編碼方法及其改進算法,其目標主要是能夠從抽象後的數據中儘量無損地恢復原有數據,一類是機率型的受限...
《無監督學習方法及其套用》是2016年電子工業出版社出版的圖書,作者是謝娟英。...... 《無監督學習方法及其套用》是2016年電子工業出版社出版的圖書,作者是謝娟英。...
監督學習是指:利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數,使其達到所要求性能的過程,也稱為監督訓練或有教師學習。監督學習是從標記的訓練數據來推斷一個功能的機器...
無監督訓練(或者叫非監督學習)則是另一種。它與監督訓練的不同之處,在於我們事先沒有任何訓練樣本,而需要直接對數據進行建模。 ...
在機器學習,無監督學習的問題是,在未加標籤的數據中,試圖找到隱藏的結構。因為提供給學習者的實例是未標記的,因此沒有錯誤或報酬信號來評估潛在的解決方案。這區別...
非監督學習是指在沒有類別信息情況下,通過對所研究對象的大量樣本的數據分析實現對樣本分類的一種數據處理方法。...
無監督式學習網路(Unsupervised Learning Network)是人工智慧網路的一種算法(algorithm),其目的是對原始資料進行分類,以便了解資料內部結構。有別於監督式學習網路,無...
有監督學習是從標籤化訓練數據集中推斷出函式的機器學習任務。...... 有監督學習是從標籤化訓練數據集中推斷出函式的機器學習任務。 [1] 中文名 有監督學習 外文...
無監督預訓練是用來訓練的數據不包含輸出目標,需要學習算法自動學習到一些有價值的信息。...
無監督式學習(Unsupervised Learning,日語中叫做”教師なし學習”)。和監督式學習(supervised Learning,日語中叫做”教師あり學習”)和強化學習(reinforcement learning)...
特徵學習可以被分為兩類:監督的和無監督的,類似於機器學習。在監督特徵學習中,被標記過的數據被當做特徵用來學習。例如神經網路,多層感知器,(監督)字典學習。 在...
Hebb學習規則是一個無監督學習規則,這種學習的結果是使網路能夠提取訓練集的統計特性,從而把輸入信息按照它們的相似性程度劃分為若干類。這一點與人類觀察和認識世界...
1)監督學習(supervised learning)監督學習,即在機械學習過程中提供對錯指示。一般是在數據組中包含最終結果(0,1)。通過算法讓機器自我減少誤差。這一類學習主要套用...
同機器學習方法一樣,深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分.不同的學習框架下建立的學習模型很是不同.例如,卷積神經網路(Convolutional neural networks,簡稱...
本書包含四個組成部分:導論,監督學習,無監督學習,神經網路動力學模型。導論部 分介紹神經元模型、神經網路結構和機器學習的基本概念和理論。監督學習討論感知機學習 ...
我們用P(x)表示用無監督學習對網路進行預訓練得到的數據的一種表示,然後用有監督學習對網路進行訓練(如BP算法),得到P(Y|X),其中Y為輸出(比如類別標籤)。該...
BP(Back Propagation)算法又稱為誤差 反向傳播算法,是人工神經網路中的一種監督式的學習算法。BP 神經網路算法在理論上可以逼近任意函式,基本的結構由非線性變化單元...