Stora mängder märkta data krävs vanligtvis för att utbilda modeller för djupinlärning. Men för många verkliga problem kan det vara dyrt eller till och med omöjligt att skaffa sig ytterligare data. Vi presenterar semi-övervakad djupkärnig inlärning (SSDKL), en semi-övervakad regressionsmodell baserad på minimerande prediktiv varians i den bakre regulariseringsramen. SSDKL kombinerar den hierarkiska representationen lärande av neurala nätverk med den probabilistiska modelleringskapacitet Gaussiska processer. Genom att utnyttja omärkta data, visar vi förbättringar på en mängd olika verkliga regressionsuppgifter över övervakad djupkärna lärande och halvövervakade metoder som moms och medel lärare anpassade för regression. * betecknar lika bidrag Preprint. Pågående arbete.
Jean och Al. REF föreslog en semi-övervakad djupkärnig inlärningsmetod, som är en semi-övervakad regressionsmodell baserad på minimering av prediktiv varians i den bakre regulariseringsramen.
Semi-supervised Deep Kernel Learning: Regression with Unlabeled Data by Minimizing Predictive Variance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}