Π-model 可以说是最简单的一致性约束半监督学习方法了，训练过程的每一个 epoch 中，同一个无标签样本前向传播两次，通过 data augmentation 和 dropout 注入扰动，同一样本的两次 forward 会得到不同的 predict

　　今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。　　支持向量机相信大家并不陌生吧？　　新的决策边界可以很好地将无标签数据分成两类，

无标签数据告诉我们所有类的实例混和在一起是如何分布的，如果我们知道每个类中的样本是如何分布的，我们就能把混合模型分解成独立的类，这就是mixture models背后的机制。今天，小编就带你学习半监督学习的混合模型方法。训练数据来自两个一维的高斯分布，如下

在机器学习领域中，传统的学习方法有两种：监督学习和无监督学习。半监督学习是近年来模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。半监督学习对于减少标注

对于一个机器学习工程师来说，最往往会遇到这种情况：需要访问大量数据，但只有些许资源来加注它。处于这种困境中的每个人最终都会经历这样的疑问：当存在有限的监督数据，但有大量未标注的数据时，自己该做什么？本文给出了一个解决方案：半监督学习semi-supervi

事实证明，半监督学习可以很好地利用无标注数据，从而减轻对大型标注数据集的依赖。而谷歌的一项研究将当前主流的半监督学习方法统一起来，得到了一种新算法 MixMatch。实验表明，MixMatch 在许多数据集和标注数据上获得了 STOA 结果，展现出巨大优势

谷歌首席科学家提出要想让半监督学习实际上有用，要同时考虑低维数据和高维数据，并讨论了谷歌最近的两个研究。作者认为在实际环境中重新审视半监督学习的价值是一个激动人心的时刻。作为一个机器学习工程师，可能平时最常打交道的就是海量数据了。这种介于监督学习和无监督学

半监督学习的研究开始于二十世纪末期，随着人类社会的进步，每天都会产生大量的无标记数据，这些数据的涌现使得研究人员开始思考有没有办法对这些"廉价"的数据进行应用。接着从以下几个方面介绍下半监督学习。要利用未标记样本，有一些对于其数据分布信

来自莱斯大学和贝勒医学院的神经科学和人工智能专家们正在从人类的大脑中获得灵感，创造了一种新的「深度学习」方法，这种方法能使计算机像人类婴儿一样自己学习视觉世界。左 Richard Baraniuk, Tan Nguyen and Ankit Patel.P

介绍什么是半监督学习？大多数深度学习分类器需要大量的标签样本才能很好地推广，但获取这些数据是一个昂贵且困难的过程。为了处理这个限制，提出了半监督学习，这是一类利用标记数据的小批量以及大量未标记数据的技术。在半监督学习中，GAN已经显示出很大的潜力，其中分类