这是 [1] 中详细描述的循环模糊神经网络 (RFNN) 的四种不同 S 函数实现的集合。 它是一个四层、神经模糊网络，专门通过第 2 层和第 4 层的误差反向传播进行训练。该网络采用 4 组可调参数。 在第 2 层：mean[i,j]、sigma[i,j] 和 Theta[i,j]，在第 4 层：权重 w4[m,j]。 该网络使用的可调参数比 ANFIS/CANFIS 少得多，因此其训练速度通常更快。 这使其成为在线学习/操作的理想选择。 此外，由于在第 2 层中使用了动态元素，它的近似/映射能力得到了提高。为输入空间分区选择了散点型和网格型方法。 [1] C.-H. 李，C.-C。 Teng，使用递归模糊神经网络识别和控制动态系统，IEEE 模糊系统汇刊，第 8 卷，第 4 期，第 349-366 页，2000 年 8 月。

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在Pytorch中进行对比学习变得简单 似乎我们可以进行图像的自我监督学习。 这是一种使用Pytorch包装器的简单方法，可以在任何视觉神经网络上进行对比式自我监督学习。 目前，它包含足够的设置供一个人在SimCLR或CURL中使用的任何一种方案上进行训练。 您可以包装接受可视输入的任何神经网络，无论是Resnet，策略网络还是GAN的鉴别器。 其余的都照顾好了。 问题 事实证明，CURL的结果。 建议您使用SimCLR设置，直到另行通知。 安装 $ pip install contrastive-learner 用法 SimCLR（具有标准化温度标度的交叉熵损失的投影头） import torch from contrastive_learner import ContrastiveLearner from torchvision import models resnet = m

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半监督序列学习 此回购记录了重现论文给出的结果的实验​​。 简而言之，我们在未标记的文本数据上对序列自动编码器或语言模型进行预训练，然后使用标记的文本数据对使用预训练权重初始化的基于RNN的序列分类器进行微调，与随机初始化的权重相比，分类精度更高。 资料准备 IMDB数据集 我们为此实验使用。 下载并解压缩，导航至目录aclImdb/train ，该目录aclImdb/train中包含带aclImdb/train/pos的正（ aclImdb/train/pos ）和带标签的负性（ aclImdb/train/neg ）以及未标签的评论（ aclImdb/train/unsup ）。 然后cd进入每个子目录并运行 for f in *.txt; do (cat "${f}"; echo) >> pos.txt; done for f in *.txt; do (cat "${f}"; ec

利用决策树进行分类，使用了sklearn包。 决策树分类及sklearn实现决策树的定义决策树的组成信息增益python代码实现决策树可视化一些参考 相关文章： 数据挖掘 | [关联规则] 利用apyori库的关联规则python代码实现 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] 凝聚层次聚类及python代码实现——利用sklearn 决策树的定义 决策树，又称判定树，是一种类似于流程图的树结构，它提

基于有监督的虚假评论检测方法受限于标注语料的规模，为了更好地利用未标注评论数据来提高分类器的正确率和泛化能力，本文提出一种基于半监督主动学习的虚假评论检测方法。首先，定义并提取评论内容特征以及评论者行为特征，结合这两类特征来对虚假评论进行检测。然后，采用基于熵的主动学习算法选择对学习最有帮助的评论样本，获得其类别标注，将其合并到基于Tri-training的半监督学习算法的训练集中，利用大量未标注评论数据进行学习，提升分类器性能。最后，在领域评论数据集上进行实验，结果表明，将半监督学习与主动学习相结合，能够更有效的利用未标注评论数据，从而有效地提高虚假评论检测的效果。

达斯尔 Dassl是一个工具箱，旨在研究领域适应和半监督学习（因此而命名为Dassl ）。它具有模块化设计和统一的界面，可以快速进行原型设计和新DA / SSL方法的试验。使用Dassl，只需几行代码即可实现一种新方法。 您可以将Dassl用作库进行以下研究： 领域适应 域泛化 半监督学习 什么是新的 [2021年3月]我们刚刚在上发布了关于域泛化的调查，该调查总结了该主题的十年发展情况，涵盖了历史，相关问题，数据集，方法论，潜力方向等等。 [2021年1月]我们最近的工作 （混合不同域样本的实例级特征统计信息以改善域泛化）已被ICLR'21接受。该代码已在中发布，其中跨域图像分类部分基于Dassl.pytorch。 [2020年5月] v0.1.3 ：添加了Digit-Single数据集，用于对单源DG方法进行基准测试。相应的CNN模型为 ，数据集配置文件为 。参见了解如何评估您的方