DEEP-GAUSSIAN-MIXTURE-MODEL

近年来,尽管针对监督任务的深度模型取得了巨大成功,但机器学习和统计学界对深度聚类方 法的研究有限。在这次学术报告中,我们将讨论深度高斯混合聚类,一个由经典高斯混合模型推广而来 的强大的多层模型。

学术报告PPT-DEEP-GAUSSIAN-MIXTURE-MODEL-王殿元-v1.2-2019.10.27

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2019/10/27/deep-gaussian-mixture-model/

(0)
adminadmin
上一篇 2019年10月20日 下午6:35
下一篇 2019年10月29日 下午10:23

相关推荐

  • 高准确率的鲁棒加密恶意流量实时检测方法

    本报告讲述了加密恶意流量检测领域基本概念,通过详细介绍基于频域分析的实时鲁棒恶意流量检测和基于自适应聚类的网络边缘恶意流量分类方法,启发思考通过统计聚类分析来提升加密恶意流量检测算…

    2022年3月21日
    1.6K
  • 深度神经网络中的后门攻击

    深度神经网络在图像识别、语音处理以及机器翻译等领域具有良好的预测性能,但是由于深度神经网络对决策结果可解释性的缺乏以及解决训练开销而寻求的外包训练的安全难以有效保证,都导致深度神经…

    2020年12月7日
    1.9K
  • 预训练加密流量表征方法-巩锟

    本次报告从BERT框架入手,讲解基于预训练的加密流量表征方法。首先介绍加密流量分析的问题和挑战,在基本概念部分着重分析BERT输入表示、预训练过程中的MLM和NSP任务,然后以ET…

    2023年8月7日
    1.1K
  • 设计模式简介

          需求频繁变化是软件设计的基本特征,提升软件的可复用性、可维护性、可扩展性是软件设计的重要目标。以封装、继承和…

    2019年4月30日
    967
  • 对抗式多任务学习

          对抗式多任务学习是针对普通的多任务学习模型在共享特征提取时,可能会被特定任务的特定特征所污染的问题所提出的,…

    2019年8月13日
    1.4K
  • 如何优雅地开发

    如何优雅地进行项目开发应该是程序员开发一个项目首先考虑的事情,优雅地开发意味着高效率的进行开发。本次报告从优雅地编码、优雅地使用开发工具以及优雅地使用协作工具三个方面来介绍如何进行…

    2019年12月23日
    1.4K
  • 命名实体识别简介

    2014年10月18日
    1.6K
  • active self-paced learning

          在机器学习中获得标注数据是一个重要的部分。但是在一些专业领域,标注成本高,成本高,导致了获得标注数据困难。主…

    2019年2月24日
    867
  • 协同训练

        协同训练是一种多视角学习方法,当数据充分时,在具有这种特征的数据集的任何一个视图上均可以利用一定的机器学习算法训练出一个强分类器。但…

    学术报告 2018年1月7日
    1.2K
  • 主题排序算法

        本次报告主要讲解了主题排序算法,通过对pagerank算法以及topic sensitive pagerank算法的原理介绍,引出了…

    学术报告 2018年3月6日
    1.2K