নিয়ন্ত্রিত আধা-তত্ত্বাবধায়ক শিখন
নিয়ন্ত্রিত আধা-তত্ত্বাবধায়ক শিখন একটি আধা-তত্ত্বাবধায়ক লক্ষ্যের সাথে সুস্পষ্ট জ্যামিতিক বা গ্রাফ-ভিত্তিক শাস্তিমূলক পদ যোগ করে যাতে সিদ্ধান্ত ফাংশন ডেটা ম্যানিফোল্ডের উপর মসৃণভাবে পরিবর্তিত হয়। ম্যানিফোল্ড রেগুলারাইজেশন (বেলকিন, নিয়োগী এবং সিন্ধুওয়ানি, ২০০৬) দ্বারা অগ্রগামী, এটি লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন উভয় উদাহরণের গঠনকে কাজে লাগিয়ে শুধুমাত্র তত্ত্বাবধায়ক রেগুলারাইজেশনের চেয়ে বেশি নির্ভুল মডেল শেখে যখন লেবেলযুক্ত ডেটা দুষ্প্রাপ্য হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Belkin, M., Niyogi, P., & Sindhwani, V. (2006). Manifold regularization: A geometric framework for learning from labeled and unlabeled examples. Journal of Machine Learning Research, 7, 2399–2434. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Semi-Supervised Learning (Manifold Regularization and Graph-Based SSL). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/regularized-semi-supervised-learning
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.
- গাউসিয়ান প্রসেসযন্ত্র শিখন↔ compare
- লেবেল প্রোপাগেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়মিত লজিস্টিক রিগ্রেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- রেগুলারাইজড র্যান্ডম ফরেস্টযন্ত্র শিখন↔ compare
- স্ব-পর্যবেক্ষণাধীন শিখনযন্ত্র শিখন↔ compare
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →