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大数据时代的小数据挑战：华为美研披露无监督和半监督方法最新进展

AI前线  · 公众号  · AI  · 2019-04-20 13:52
策划 | Natalie 作者 | Guo-Jun Qi，Jiebo Luo 译者 | Maglish 编辑 | Vincent AI 前线导读：在许多学习问题中，由于深度神经网络的成功通常依赖于大量的有标记数据，而这些数据的收集成本很高，因此小数据挑战逐渐走近了人们的视野。为了解决这一问题，人们提出了许多无监督和半监督的方法，在小数据上训练复杂模型。本文是 AI 前线的第 76 篇论文导读，今天要解读的这篇论文来自华为美研所。在这篇论文中，作者对无监督和半监督这两大类方法的最新进展做了详细解读，包括训练变换等变、非耦合、自监督和半监督表示的标准，以及无监督和半监督生成模型的实例。在介绍无监督和半监督方法的同时，文章还对目前出现的新兴主题进行介绍，从无监督和半监 ………………………………

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