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[发明专利]一种用于深度半监督学习的后门攻击防御方法-CN202310912178.2在审
发明人：李高磊;李生红;严志聪;黄文凯;易啸宇 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于深度半监督学习的后门攻击防御方法，该方法包括：生成用于对受害深度半监督学习系统进行训练的无标记中毒数据；采用注入有无标记中毒数据的无标记训练数据对受害深度半监督学习系统进行训练，获取被植入后门的受害深度半监督学习系统；采用对比注毒策略，获取受害深度半监督学习系统的后门脆弱性分析结果；根据后门脆弱性分析结果，确定后门攻击防御策略。与现有技术相比，本发明具有防御效果好、验证了深度半监督学习系统的后门脆弱性、能够直观观测不同扰动幅度对后门脆弱性的影响等优点。
一种用于深度监督学习后门攻击防御方法

[发明专利]数据标注方法及装置-CN202110764998.2有效
发明人：郑继龙;齐红威;何鸿凌;肖永红 -专利权人：数据堂（北京）科技股份有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据标注方法及装置，该方法包括：利用无监督学习算法进行冷启动，对原始的无标签数据进行初级分类，生成弱和伪标签数据信息；对伪标签数据信息进行校验标注；对预设数量的弱标签数据信息进行标注，获得部分已标注数据，基于弱监督学习算法和部分已标注数据，对剩余的弱标签数据信息进行预标注，生成预标注结果；对预标注结果进行半监督学习算法的样本筛选，获得精品数据集；对精品数据集进行数据补充，获得全标签数据集；利用全标签数据集对无监督学习算法、弱监督学习算法和半监督学习算法进行算法迭代，获得优化的无监督学习算法、弱监督学习算法和半监督学习算法。
数据标注方法装置

[发明专利]一种半监督学习方法、系统、设备和存储介质及语义解析方法-CN202011543169.3在审
发明人：谈元鹏;欧智坚;徐会芳;彭国政;胡若云;杜文勇;邓志东;宋运福 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;清华大学;国家电网有限公司客户服务中心;国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国家电网有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明提供一种半监督学习方法、系统、设备和存储介质及语义解析方法，设计合理，应用简单，在输出数据是离散变量的情况下，能够避免梯度传递的问题。所述方法包括，采用配对的输入数据集进行最大化条件似然的序列到序列学习，实现有监督学习；采用未配对的输入数据集基于联合随机近似进行学习，实现无监督学习；设定有监督学习目标和无监督学习目标的权重分配；按照权重分配将有监督学习目标和无监督学习目标联合为联合优化目标；根据联合优化目标，同时进行有监督学习和无监督学习。本发明将联合随机近似拓展到序列到序列半监督学习中，利用配对的数据集和未配对的输入数据集同时进行学习，提高了学习的效率和效果。
一种监督学习方法系统设备存储介质语义解析方法

[发明专利]一种联邦模型训练方法及装置-CN202211557181.9在审
发明人：樊昕晔;王鹏;李钰;朱德立;勾子玮;王灵芝;田江;向小佳;丁永建;李璠 -专利权人：光大科技有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明提供了一种联邦模型训练方法及装置，该方法包括：获取联邦参与方的训练集的样本类型，其中，所述样本类型包括正样本、负样本、无标签样本；根据所述样本类型确定联邦框架下的半监督学习训练方式；根据所述半监督学习训练方式进行联邦模型训练，可以解决相关技术中如何将有价值的半监督学习算法融入联邦学习框架之中的问题，通过联邦参与方的样本类型选取联邦学习框架下的半监督学习训练方式，从而实现了将半监督学习算法融入联邦学习框架之中进行联邦模型训练
一种联邦模型训练方法装置

[发明专利]高可靠半监督联邦学习方法及系统-CN202310272582.8在审
发明人：任杰;陈炜航;刘蓉庆;贾晨鸽;王煜华 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种高可靠半监督联邦学习方法及系统，解决了半监督学习中现有技术对类不平衡数据处理效果较差、半监督学习中共用监督学习参数与无监督学习参数而相互影响的问题；本申请提供了良好的基于自定义可靠性的模型聚合方法，并且增强了处理类不平衡数据的能力；而对模型参数进行稀疏可加分解，以减少有监督和无监督任务之间的干扰，从而提高了联邦学习中半监督学习的性能；同时通过参数分解减少了服务端与客户端间的通讯成本，以此提高了联邦学习的通讯效率
可靠监督联邦学习方法系统

[发明专利]高位视频场景解析方法以及系统-CN202211664169.8在审
发明人：闫军;丁丽珠;王艳清 -专利权人：超级视线科技有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：方法包括：根据标注图像数据集对视频解析模型的学生监督学习网络进行训练，输出各个标注像素点的像素类别与预测概率，获得初始学生监督学习网络；将初始学生监督学习网络的模型参数更新至视频解析模型的教师半监督学习网络，获得更新教师半监督学习网络；根据未标注图像数据集对更新教师半监督学习网络进行训练，输出各个未标注像素点的像素类别与预测概率，获得初始教师半监督学习网络；根据各个标注像素点的像素类别与预测概率以及各个未标注像素点的像素类别与预测概率构建网络损失函数对视频解析模型进行模型优化
高位视频场景解析方法以及系统

[发明专利]一种基于监督学习和半监督学习双重信息的迭代式标签噪声识别算法-CN201710315861.2有效
发明人：关东海;魏红强;袁伟伟 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-05-02 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于监督学习和半监督学习双重信息的迭代式标签噪声识别算法，属于机器学习和数据挖掘领域。本发明将监督和半监督学习结合起来，对于监督学习部分，通过软多重投票方式，产生监督学习噪声识别结果；对于半监督学习部分，基于监督学习产生的纯净数据训练的分类模型，对无标签数据集进行标记，标记后的无标签数据作为训练集
一种基于监督学习双重信息迭代式标签噪声识别算法

[发明专利]模型训练方法及系统、存储介质-CN202011362884.7在审
发明人：林科;权涛;缪丹丹 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-11-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种模型训练方法及系统、存储介质，包括：获取异构分布半监督数据集；根据所述异构分布半监督数据集的元特征确定半监督学习算法；根据所述半监督学习算法和所述异构分布半监督数据集，得到M个模型和所述通过本申请实施例，基于异构分布半监督数据集，根据异构分布半监督数据集的元特征确定半监督学习算法，并根据该半监督学习算法和该异构分布半监督数据集，得到M个模型和该M个模型分别对应的权重。采用该手段，基于异构分布半监督数据集得到多个模型，提高了在异构分布半监督数据集场景下训练得到的模型精度，进而提升了交付效率和交付质量。
模型训练方法系统存储介质

[发明专利]一种基于半监督学习的图像标注方法-CN202211453770.2在审
发明人：张宸;刘礼铭;董少奇;刘席郡;张长胜;张斌 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于半监督学习的图像标注方法，涉及机器学习及图像处理技术领域。该方法可以看成基于两个阶段实现，即基于协同运算的半监督学习阶段和基于TSVM的半监督学习阶段。基于协同运算的半监督学习阶段用于完成对于未标记样本集中占绝大多数的易标注样本的标注任务，控制每次训练标注的样本数，同时对训练集中样本的个数也进行了很好地控制；减轻了SVM分类器的负担，保证了分类的准确率基于TSVM的半监督学习阶段用于完成剩余未标记样本的标注任务，将基于协同运算的半监督学习阶段已经标注完成的已标记样本和剩余的未标记样本都运用到训练之中，并且在训练过程中融入了集成学习的方法训练分类器的权重和训练集样本的权重
一种基于监督学习图像标注方法

[发明专利]基于半监督学习的遥感图像融合方法、装置、介质及设备-CN202010894787.6有效
发明人：胡建文;杜晨光;胡佩 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督学习的遥感图像融合方法、装置、介质及设备，本发明由低尺度的监督学习和原始尺度的无监督学习构成，在进行监督学习时，将低分辨率多光谱和全色图像输入融合网络得到低分融合图像，计算参考图像与融合结果之间的低尺度损失本发明方法在低分部分监督学习，在高分部分无监督学习，通过半监督学习的方式来训练网络，使低分图像和高分图像的表现保持一致。实验结果表明，本发明提出的基于半监督学习的遥感图像融合方法可以达到好的融合效果。
基于监督学习遥感图像融合方法装置介质设备

[发明专利]基于半监督学习的微电网能量调度策略智能化寻优方法-CN202210576557.4在审
发明人：陈卫东;吴宁;吴晓锐;郭敏;肖静;姚知洋;韩帅;奉斌;谭志广;崔勇斌 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院;广西电网有限责任公司贵港供电局
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督学习的微电网能量调度策略智能化寻优方法，涉及微电网调控技术领域，建立基于三体训练法的半监督学习神经网络分类模型，采用基于半监督学习的微电网运行状态标签化分类方法对基于三体训练法的半监督学习神经网络分类模型进行优化，以充分利用无标签样本中隐含的数据特征来训练神经网络模型参数；将微电网下一调度周期各时段的预测数据输入优化后的半监督学习神经网络分类模型，优化后的半监督学习神经网络分类模型输出标签化分类结果，通过相似性匹配方法来搜寻同标签类别下的微电网历史高相似度运行状态
基于监督学习电网能量调度策略智能化方法

[发明专利]针对少样本文本转SQL任务流的半监督持续学习方法-CN202310025951.3在审
发明人：陈永锐;郭心南;吴桐桐;漆桂林 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及一种针对少样本文本转SQL任务流的半监督持续学习方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，对于新任务，模型使用任务内部的半监督学习进行训练，步骤2，对于任务流中过去的任务，模型使用持续学习将保持对已经学过的任务的记忆，步骤3，利用“教师‑学生”框架分别执行半监督学习过程与持续学习过程；步骤4，利用双重采样加强执行半监督学习与持续学习，分别包括提示采样和复习采样，加强两个学习过程的相互促进。该技术方案应用了“教师‑学生”框架来隔离半监督学习和持续学习的不同优化目标，并采用双重采样策略来加强它们之间的相互促进作用。
针对样本文本 sql 任务监督持续学习方法

[发明专利]基于信息混合的半监督学习方法及半监督学习装置-CN202310324138.6在审
发明人：刘利非;杨吉利;朱剑 -专利权人：上海锡鼎智能科技有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种基于信息混合的半监督学习方法及半监督学习装置，涉及深度学习技术领域，包括：基于标记数据集对预设深度学习模型进行训练，获得初始分类模型；基于标记数据集和未标记数据集训练生成自编码网络；生成第一标签信息，基于自编码网络对未标记数据集进行分析，生成第二标签信息；基于第一标签信息和第二标签信息生成未标记数据集的混合标签信息；基于未标记数据集、混合标签信息及标记数据集对初始分类模型进行训练，生成的半监督学习模型通过基于采用多种学习模型生成针对未标记数据集的混合标签的方式进行半监督学习模型的训练，从而有效提高半监督学习模型的训练效果。
基于信息混合监督学习方法学习装置

[发明专利]一种基于元学习嵌入半监督学习图像分类方法与系统-CN202210754352.0有效
发明人：袭肖明;孟令钊;聂秀山;尹义龙;张光 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于元学习嵌入半监督学习图像分类方法与系统，属于图像分类系统技术领域，采用提出的面向重要性区域加噪的样本生成方法，将该类样本引入到训练过程中，使模型学习到更加鲁棒的特征；另一方面，构建一种融合元学习和半监督学习的知识自适应挖掘的半监督学习网络，在半监督学习框架下，引入元学习器来对每个样本的知识进行自适应学习，并将获得的有效知识应用到网络的训练过程中，进一步提升模型的鲁棒性。
一种基于学习嵌入监督图像分类方法系统

[发明专利]基于强弱变换差异构造伪标签的半监督的光流估计方法-CN202211604036.1在审
发明人：刘勇;诸丰彦;王蒙蒙 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了基于强弱变换差异构造伪标签的半监督的光流估计方法，本发明提出了一种半监督学习范式，仅使用少部分数据就可以得到接近有监督学习的效果，且效果相比无监督学习提升明显，本发明在光流估计问题中不依靠标签而引入空间域、时域的强弱变换差异为监督信号。同时首次将数据增强强度在这种Few‑Shot学习模式中提升到比纯有监督学习算法更强的强度。
基于强弱变换差异构造标签监督估计方法

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