semi专题

机器学习-算法-半监督学习：半监督学习（Semi-supervised Learning）算法

人工智能-机器学习-算法-半监督学习：半监督学习（Semi-supervised Learning）算法一、半监督学习算法提出的背景1、监督学习算法2、无监督学习算法3、监督学习的特征选择方法4、无监督学习的特征选择方法5、问题的提出二、学术名词区分1、主动学习（active learning）2、归纳式学习（inductive learning）3、直推式学习（transductive

[SimCLR v2] Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners

1、目的借助无监督预训练来提升半监督学习的效果 2、方法 1）unsupervised/self-supervised pretrain -> task-agnostic -> big (deep and wide) neural network可以有效提升准确性

G7 - Semi-Supervised GAN 理论与实战

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊目录理论知识模型实现引用、配置参数初始化权重定义算法模型模型配置模型训练训练模型模型效果总结与心得体会理论知识在条件GAN中，判别器只用来判断图像的真和假，到了条件GAN中，图像本身其实是有标签的，这时候我们可能会想，为什么不直接让判别器输出图像的标签呢？本节要探究的SGAN就

【论文总结】weakly- and semi-supervised learning of a DCNN for semantic Image Segmentation

一、概述这篇文章研究了如何从弱注释的训练数据（如边界框或图像级标签）或少量强标记图像和许多弱标记图像的组合中学习DCNN用于语义图像分割的问题，在弱超监督和半监督条件下提出了期望最大化（EM）方法。代码：https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public（caffe框架）二、研究内容及方法文章将焦点放在用弱标签训练调参上

HIVE中join、semi join、outer join举例详解

HIVE中join、semi join、outer join举例详解举例子： hive> select * from zz0; 111111 222222 888888 hive> select * from zz1; 111111 333333 444444 888888 hive> select * from zz0 join zz1 on zz0.uid =

vue项目中eslint报“error Extra semicolon semi”错误的解决

使用 vue-cli 构建的项目，模版是 webpack ，默认的 eslint 配置是以 standard 为基础的，要求是不使用分号。解决方案如果希望 eslint 不检查分号这一项，在项目根目录下找到.eslintrc.js文件，为rules 属性新增配置： 'semi': 0 特别说明：如果我们希望在每个 js 代码每一个表达式的结尾都以分号结尾，则在 rules 字段增加

Hive：left join VS left semi join VS in 的联系与区别

Hive中，左关联有left join和left semi join两种方式，两种方式存在很大的差别。简单总结来说： left join就是我们平时所用的left join。而当A表left semi join关联B表时，结果表只能有A表的列，且B表只能在on中设置过滤条件，并且当B表有重复数据时，A表只会关联B对应值一次。某种意义上来说left semi join与in的功能非常相似。当主

HIVE 中内连接(join on )与left semi join 查询结果不一致的分析（两者区别）

一、第一种讲解 LEFT SEMI JOIN （左半连接）是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。 Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，所以可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。示例可以改写为特点 1、left semi join 的限制是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，在 WHERE 子句、SE

内涵：半监督学习之Temporal Ensembling For Semi-supervised Learning

一、引言这篇文章是ICLR2017的一篇文章，是半监督学习领域的一篇经典文章，以这篇文章作为进入半监督学习的一个切入点。在这篇文章中，作者的将其工作描述为self-ensembling，而具体来讲有两点：1. Π model 2. temporal ensembling。 We describe two ways to implement self-ensembling, Π-

left join和left semi join的联系和区别

1、联系他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于 map join（broadcast join）的一种变体，从名字可以看出他们的实现原理有差异。 2、区别（1）Semi Join，也叫半连接，是从分布式数据库中借鉴过来的方法。它的产生动机是：

hive left semi join

SELECT nameFROM table_1 aINNER JOIN table_2 b ON a.name=b.nameSELECT nameFROM table_1 aLEFT SEMI JOIN table_2 b ON (a.name=b.name) difference between inner join and left semi join: hive 中inne

Revisiting-Dilated-Convolution-A-Simple-Approach-for-Weakly-and-Semi-Supervised

when 魏云超组的18年cvpr spot who 弱监督语义分割问题的新方法，用扩张卷积得到注意力图，可能能够在GAIN的大框架上面修改 why 提出尽管弱监督分割方法取得了显着的进步，但仍然不如全监督的方法。我们认为性能差距主要来自他们学习从图像级监督产生高质量密集对象定位图的限制。为了弥补这种差距，我们重新审视了空洞卷积[1]并揭示了如何以一种新颖的方式利用它来有效地克服弱

论文阅读 Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning

Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning 论文题目：自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习作者单位：百度大数据研究院作者：Abulikemu Abuduweili 代码地址：https://github.com/SHI-Labs/Semi-Supervised-Transfer-Lea

GPDB技术内幕 - SEMI JOIN浅析

GPDB技术内幕 - SEMI JOIN浅析 SEMI JOIN顾名思义，半连接，相对于join字段来说，针对外表的一行记录，内表只要有一条满足，就输出外表记录。注意，这里是仅输出外表记录。GPDB中有几种实现方式，本文我们简单聊聊。从代码中，我们看到SEMI JOIN的类型有3类： 1、JOIN_SEMI 这是普通实现方式。针对nestloop join、merge join、hash j

A Semi-Centralized Dynamic Key Management Framework for In-Vehicle Networks 论文报告

一、论文信息标题：A Semi-Centralized Dynamic Key Management Framework for In-Vehicle Networks 作者：Ivan E.Carvajal-Roca, Jian Wang, Jun DU, Shuangqing Wei 单位：Tsinghua University 会议：IEEE TANSCATIONS ON VEHIC

理解semi-join in database

Overview semi-join是relational algebra的一种具体形式 Relational Algebra In database theory, relational algebra is a theory that uses algebraic structures with a well-founded semantics for modeling data, and

[Semi-笔记]Switching Temporary Teachers for Semi-Supervised Semantic Segmentation

目录概要创新一：Dual Temporary Teacher挑战：解决：创新二：Implicit Consistency Learning（隐式一致性学习）挑战：解决：实验结果小结论文地址代码地址分享一篇2023年NeurIPS的文章。概要半监督语义分割中流行的师生框架，主要采用指数移动平均（EMA）来更新单个教师的权重。然而，EMA 更新提出了一个问题，即教师和

深入解析Oracle数据库中的半连接（Semi Join）

在Oracle数据库中，半连接（Semi Join）的主要特点在于它只返回第一个（驱动表）中那些在第二个表（被驱动表）中存在匹配项的记录，并且对于每一个驱动表的记录，只需要找到至少一个匹配即可，不需要找出所有匹配项。半连接可以通过以下两种常见的SQL表达方式实现： EXISTS子句：当你想知道表A中的记录是否存在于表B中至少一条匹配记录时，可以使用EXISTS子句： SELECT a.*

$读《A survey on semi-supervised learning》（一）$