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弱监督学习前沿信息_弱监督综述(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

弱监督学习

深度学习变化检测的三大挑战与四大趋势面对遥感变化检测的难题，我们需要让模型不仅性能卓越，还要具备自我学习和进化的能力。深度学习模型代表着用更少的资源做更多的事情，以及让机器自我进化。 𐟌 遥感变化检测就像是利用高科技设备捕捉地球表面的变化。然而，这项技术面临几个主要挑战： 𐟒𛠦•𐦍妸𔧗‡：深度学习模型需要大量的数据来保持高性能。然而，这些数据往往难以获取，标记过程耗时且费力。 𐟒𛠨𕄦𚐥䧨ƒƒ王：深度学习模型的计算需求极高，运行起来就像一场马拉松，需要大量的计算资源。 𐟔 黑箱操作：模型的决策过程复杂且难以理解，就像一个黑盒子，我们无法窥探其内部机制。展望未来，我们有以下几个发展方向值得期待： 𐟔„ 弱监督学习：通过减少手动标记的需求，这种方式可以让模型训练变得更加高效。 𐟤– 深度强化学习：这是一个新兴领域，让机器通过不断尝试和错误来自我提升，就像小孩子学走路一样，跌倒了再站起来。

𐟌Ÿ俄亥俄州立大学AI与医学图像博士招生𐟌Ÿ 俄亥俄州立大学（OSU）的人工智能与医学图像研究组正在招生！我们的研究方向包括弱监督学习、少量样本学习、自监督学习和计算病理学等。实验室依托于OSU医学中心，拥有美国最大的病理学数据库之一，计算资源丰富，资金充足。我们提供生物医学工程、计算机科学和电子工程三个专业的选项。 OSU在美国QS世界排名中位列第208，而在USNEWS全美排名中则位列第41。如果你对这方面感兴趣，欢迎联系教授M. Khalid Khan Niazi（目前位于Wake Forest University，年底将搬至OSU）。

𐟒፡mba魔改创新方案大揭秘！ 𐟌ŸMamba，这一融合了递归神经网络与卷积神经网络的创新方法，已在长序列数据处理中大放异彩。今天，就让我们一起探索Mamba魔改的三大创新方案吧！ 𐟔首先，U-Mamba网络架构以其独特的CNN-SSM混合结构，在生物医学图像分割领域崭露头角。它不仅能捕捉图像的局部细粒度特征，还能建立长程依赖关系，相较于传统的Transformer架构，其特征扩展能力更显线性优势。 𐟒ᦎ夸‹来，Weak-Mamba-UNet框架以其弱监督学习特性，降低了数据标注成本。通过结合CNN、ViT和VMamba的特征学习能力，该框架实现了多视角交叉监督学习，提高了医学图像分割的准确性。 𐟚€最后，Swin-UMamba网络以其高效的2D医学图像分割能力受到关注。作者巧妙地整合了基于ImageNet的预训练模型，并验证了其在不同医学图像分割数据集上的优越性能。 𐟎‰这些魔改方案不仅展示了Mamba的强大潜力，还为相关领域的研究和应用提供了新的思路。让我们一起期待Mamba在未来的更多精彩表现吧！

2023年三维点云数据语义分割的七大策略 𐟔𐟔𐟔 1️⃣ 直接对点进行操作: 这种方法跳过了任何转换，直接在点云上进行操作。例如，PointNet模型可以直接从点云中学习，识别每个点应属于什么类型。这种方法既直接又高效。 2️⃣ 基于体素的分割: 将点云转换为小立方体，称为体素，类似于3D版的像素。这样可以利用熟悉的3D卷积网络来处理它们，类似于处理2D图片。然而，如果体素大小设置不当，可能会丢失重要细节。 3️⃣ 多尺度和多视角策略: 通过从不同角度或尺度看待点云，可以更全面地理解整个场景。这些方法通常结合了2D视图和3D点云的优势，使模型具有更全面的理解能力。 4️⃣ 注意力机制和上下文感知模型: 利用注意力机制提高模型对关键区域的关注度，或使用上下文感知模型更好地理解点云中物体之间的关系。这些方法有助于提升分割的准确性和连贯性。 5️⃣ 深度融合策略: 将点云与其他类型的数据（如彩色图片）结合起来，利用多模态学习进行分割。这样可以利用不同数据源的互补信息，提高分割的准确度。 6️⃣ 自监督和弱监督学习: 当标签数据不足时，自监督或弱监督学习可以利用未标注的数据或少量标签数据来训练模型，减少对大量手动标注的依赖。 7️⃣ 基于图的方法: 将点云视为一张图，点为图的节点，点与点之间的关系为图的边。然后可以使用图卷积网络（GCN）来处理，特别擅长捕捉点云的空间结构和关系。

𐟎‰最强开源语音识别模型Whisper𐟎‰ 𐟎䤻Š天，让我们深入了解OpenAI开发的开源语音识别模型——Whisper！这个模型自2022年发布以来，已成为最先进的语音识别技术之一。𐟌Ÿ 𐟔Whisper的五大亮点特性： 1️⃣ 高准确率：能准确地将100+种语言的语音转化为文字，表现卓越！ 2️⃣ 抗噪能力强：在嘈杂环境中，它的转录准确率同样出色，远超同类模型。 3️⃣ 多功能任务处理：不仅能语音转文字，还能实现语音翻译和语种识别，一应俱全！ 4️⃣ 免费开源：技术人员可免费使用和二次开发，门槛低，应用广泛。 5️⃣ 泛化能力强：经过大规模训练，能应对各种复杂语音场景。 𐟓š论文要点速览： * 数据来源丰富，包括68万小时的音频数据，涵盖多种语言和口音。 * 模型结构经典，采用transformer模型，弱监督学习方式降低人工审核成本。 * Loss函数设计巧妙，包括语音识别、语音端点检测和语种识别等多个任务。 𐟔—资源链接：代码：论文： 𐟚€Whisper引领着语音识别技术的新时代，你准备好探索它的魅力了吗？

LLM-4揭秘：检索增强 𐟓… (2023 KDD 清华) WebGLM: Towards An Efficient Web-Enhanced Question Answering System with Human Preferences：WebGPT的替代品 𐟓– (2023) In-Context Retrieval-Augmented Language Models：无需修改LLM架构，甚至可以通过API访问LLM，直接通过上下文实现RAG。简单来说，就是直接检索文档并将其放在输入文本前面。 𐟓Š (2022) Demonstrate-Search-Predict: Composing retrieval and language models for knowledge-intensive NLP：DSP模型，冻结LM+检索，能够解决多跳QA，分解问题，逐步检索，得出正确答案。会有一个用2-shot上下文弱监督学习的过程。 𐟓ˆ (2023) DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines：DSP的更新版。 𐟔 (2023 EMNLP) Active Retrieval Augmented Generation：FLARE模型，思路是生成每句话前根据未来的句子来检索文档，每次生成概率比较低的token时就重新检索生成。 𐟓‰ (2023 EMNLP) kNN-LM Does Not Improve Open-ended Text Generation：kNN-LM能够降低困惑度，但生成效果并不理想。 𐟤” (2023 EMNLP Findings) Can Retriever-Augmented Language Models Reason? The Blame Game Between the Retriever and the Language Model：比较了不同RAG方案在推理任务上的效果。总之，RAG虽然看起来如火如荼，但也需要酌情调整。 𐟓š (2023) Retrieve Anything To Augment Large Language Models：LLM-Embedder，端到端训练RAG+LLM，有很多复杂的技巧，可以检索各种形式的内容。

[LG]《Newton Losses: Using Curvature Information for Learning with Differentiable Algorithms》F Petersen, C Borgelt, T Sutter, H Kuehne... [Stanford University & University of Salzburg & University of Konstanz] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

暑假学习攻略：寄宿集训营了解一下！暑假到了，大家都在忙着玩乐放松，但我可是要抓紧时间搞学习！𐟓š 特别是对于那些自学能力差、自制力弱、想冲击名校需要系统复习，或者基础薄弱的同学们，寄宿集训营真的是个不错的选择！𐟌ˆ 为什么选择寄宿集训营？𐟤” 增加复习时间：在集训营里，吃住都在一个地方，老师全程监督学习，这样就能更有效地利用时间，提高学习效率。增强学习动力：周围都是一起奋斗的考研小伙伴，大家都在努力，环境氛围特别棒！即使有时候心态崩溃，也能迅速调整回来。问题及时解决：集训营里有各种专业的老师，专门负责解答同学们的生活和学习问题，真的是贴心到家了。所以，少年易老学难成，一寸光阴不可轻啊！大家一定要珍惜时间，好好努力！𐟒ꥊ 油，考研的小伙伴们！𐟒ꀀ

广州启秀寄宿考研：你准备好了吗？ 𐟓š 选择寄宿考研的五大理由 1️⃣ 环境干扰在家备考时，难免会受到各种环境噪音的干扰，影响学习效率。启秀提供的安静学习环境，可以有效避免这些干扰。 2️⃣ 学习氛围独自在家学习，很难保持持续的学习动力。启秀的浓厚学习氛围，可以激发你的学习热情，让你更容易坚持每天的学习计划。 3️⃣ 监督机制对于自制力较弱的同学来说，外部监督是非常重要的。启秀的老师会不定期巡查，确保每位同学都能专心学习。 4️⃣ 资源支持启秀提供全面的学习资源，包括但不限于图书馆、自习室、实验室等，满足你在备考期间的各种需求。 5️⃣ 舒适生活启秀不仅提供优质的学习环境，还关注你的生活舒适度。设施齐全的宿舍、便利的餐饮服务，让你在学习之余也能享受到舒适的生活。 𐟒ᠦ€𛧻“ 选择寄宿考研是一个明智的选择，尤其是在备考期间。启秀提供的全方位支持和服务，将助你一臂之力，顺利达成你的考研目标！

12种机器学习算法，你了解几种？ 𐟌Ÿ机器学习在日常生活中的应用广泛，其中十二种经典算法是人工智能的重要支柱。今天我们来详细讲解这12种经典算法。 𐟓Š线性回归：用于建立变量间的线性关系，可以进行预测。 𐟓ˆ逻辑回归：解决分类问题，将数据分为不同类别。 𐟌𓥆𓧭–树：构建树状结构进行决策，适用于分类和回归问题。 𐟌𒩚机森林：集成多棵决策树，提高模型性能。 𐟚€支持向量机：通过寻找超平面进行分类，适用于高维数据。 𐟑勨👩‚𛧮—法：根据邻居的类别确定样本类别，常用于分类和回归。 𐟏…朴素贝叶斯：基于概率的分类算法，适用于文本分类和垃圾邮件过滤。 𐟔„聚类算法（如K-Means）：将数据分组，适用于无监督学习。 𐟧 神经网络：深度学习的基础，通过模拟人脑神经元进行学习。 𐟓‰主成分分析：降维技术，将高维数据转换为低维数据。 𐟤集成学习算法：组合多个弱学习器，形成强学习器，提高模型性能。 𐟎𚥌–学习算法：智能体与环境交互，通过试错学习获得奖励。

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