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SRAAL基于状态重标注的对抗式主动学习数据标注采样模型

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SRAAL是基于状态重标注的对抗式主动学习算法的开源代码。算法描述在数据标注预算有限的情况下的主动学习，利用生成式模型VAE对数据进行基于变分过程的无监督特征重建学习，并使用状态重标注方法对未标注样本标定不确定性分数，从而使用判别器利用对抗机制，评估未标注样本的采样价值，从而选取更具指导意义的样本进
知识
简介
SRAAL是基于状态重标注的对抗式主动学习算法的开源代码。算法描述在数据标注预算有限的情况下的主动学习，利用生成式模型VAE对数据进行基于变分过程的无监督特征重建学习，并使用状态重标注方法对未标注样本标定不确定性分数，从而使用判别器利用对抗机制，评估未标注样本的采样价值，从而选取更具指导意义的样本进... 更多
其它信息
授权协议
Apache
开发语言
Python
操作系统
跨平台
软件类型
开源软件
所属分类
神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
开源组织
无
地区
国产
适用人群
未知

时光轴

里程碑1
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2023
09-26
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