本文解析的代码是论文Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks作者提供的实现代码。 原GitHub：Graph Convolutional Networks in PyTorch 本人增加结果可视化 (使用 t-SNE 算法) 的GitHub：Visualization of Graph Convolutional Networks in PyTorch。本文作代码解析的也是这一个。 文章目录train.py函数定义版本兼容路径初始化所需要的函数库显示超参数函数：show_Hyperparameter(arg

1 Purpose 2 Scope 3 Referenced Standards 4 Terminology 5 Conventions 6 Overview 7 Concepts 8 Behavior 9 Object Definitions 10 Messaging Services Detail

符合最新2020的SEMI标准规范。 SECS模拟器Simulator，与E5,E37的程序设备无接缝连接，并且和任何其他支持secs的设备或EAP稳定连接。 使用可视化SML语言编辑通讯内容。

意味着老师是更好的榜样 ---- ---- ---- 作者：Harti Valpola（）Antti Tarvainen 方法 平均老师是半监督学习的一种简单方法。 它包括以下步骤： 采用受监管的体系结构并复制它。 让我们将原始模型称为学生，将新模型称为老师。 在每个训练步骤中，将相同的小批量用作学生和老师的输入，但分别向输入添加随机增强或噪声。 在softmax之后，在学生和教师的输出之间增加额外的一致性成本。 让优化器正常更新学生权重。 让教师权重为学生权重的指数移动平均值（EMA）。 也就是说，在每个训练步骤之后，将教师的权重向学生的权重稍作更新。 我们的贡献是最后一步。 莱

LNL增强 带有噪声标签的学习的增强策略代码（CVPR 2021）。 ： *， *， ， [ * ：] 抽象的不完美的标签在现实世界的数据集中无处不在。 训练对标签噪声具有鲁棒性的训练深度神经网络（DNN）的几种最新成功方法已经使用了两种主要技术：基于在预热阶段的损失来过滤样本以整理一组干净标签的样本，以及使用网络的输出作为后续损失计算的伪标签。 在本文中，我们评估了用于解决“带有噪声标签的学习”问题的算法的不同扩充策略。 我们提出并研究了多种扩充策略，并使用基于CIFAR-10和CIFAR-100的合成数据集以及真实数据集Clothing1M对其进行了评估。 由于这些算法的几种共通性，我们发现使用一组扩充进行损失建模任务而使用另一组扩充进行学习是最有效的，可以改进最新技术和其他先前方法的结果。 此外，我们发现在预热期间应用扩增可能会对正确标记和错误标记的样本的损失收敛行为产

While labeled data is expensive to prepare, ever increasing amounts of unlabeled data is becoming widely available. In order to adapt to this phenomenon, several semi-supervised learning (SSL) algorithms, which learn from labeled as well as unlabeled data, have been developed. In a separate line of work, researchers have started to realize that graphs provide a natural way to represent data in a variety of domains. Graph-based SSL algorithms, which bring together these two lines of work, have been shown to outperform the state-of-the-art in many applications in speech processing, computer vision, natural language processing, and other areas of Artificial Intelligence. Recognizing this promising and emerging area of research, this synthesis lecture focuses on graphbased SSL algorithms (e.g., label propagation methods). Our hope is that after reading this book, the reader will walk away with the following: (1) an in-depth knowledge of the current stateof- the-art in graph-based SSL algorithms, and the ability to implement them; (2) the ability to decide on the suitability of graph-based SSL methods for a problem; and (3) familiarity with different applications where graph-based SSL methods have been successfully applied.

PLC SECS协议开发设计

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感性 该存储库包含以下论文的PyTorch实现：GANomaly：通过对抗训练进行半监督异常检测 1.目录 2.安装 首先克隆存储库 git clone https://github.com/samet-akcay/ganomaly.git 通过conda创建虚拟环境 conda create -n ganomaly python=3.7 激活虚拟环境。 conda activate ganomaly 安装依赖项。 conda install -c intel mkl_fft pip install --user --requirement requirements.txt 3.实验 要在纸上为MNIST和CIFAR10数据集复制结果，请运行以下命令： # MNIST sh experiments/run_mnist.sh # CIFAR sh experiments/run