SVM أحادي الفئة ذاتي الإشراف
يجمع SVM أحادي الفئة ذاتي الإشراف بين تعلم التمثيل القائم على المهمة الأولية (pretext-task-based representation learning) و SVM أحادي الفئة (One-class SVM) لاكتشاف الحالات الشاذة والمستجدات دون الحاجة إلى أمثلة مصنفة للحالات الشاذة. يتعلم النموذج أولاً تضمينات الميزات التعبيرية من البيانات العادية وحدها، ثم يقوم بملاءمة حد OC-SVM في مساحة الميزات المتعلمة لتحديد العينات الخارجة عن التوزيع.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Golan, I. & El-Yaniv, R. (2018). Deep One-Class Classification. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 80, 1747–1756. link ↗
- Ruff, L., Vandermeulen, R., Goernitz, N., Deecke, L., Siddiqui, S. A., Binder, A., Muller, E. & Kloft, M. (2018). Deep One-Class Classification. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 80, 4393–4402. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised One-class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/self-supervised-one-class-svm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- اكتشاف الشذوذ باستخدام التشفير التلقائيتعلم الآلة↔ compare
- Gaussian Processتعلم الآلة↔ compare
- غابة العزلتعلم الآلة↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة أحادية الفئةتعلم الآلة↔ compare
- التعلم ذاتي الإشرافتعلم الآلة↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة أحادية الفئة شبه المُشرف عليهاتعلم الآلة↔ compare