Slaba nadzirana LSTM mreža
Slaba nadzirana LSTM mreža (Weakly supervised LSTM) trenira Long Short-Term Memory mrežu na sekvencijskim podacima gdje su čiste, ručno označene oznake rijetke ili odsutne. Umjesto toga, kombinira se više nesavršenih izvora oznaka — heuristička pravila, udaljena supervizija, crowdsourcing ili programabilne funkcije označavanja — kako bi se proizvele probabilističke oznake za treniranje, koje se zatim koriste za nadziranje LSTM mreže. Ovo omogućuje skalabilno treniranje na velikim neoznačenim korpusima bez iscrpnog ljudskog označavanja.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Ratner, A., De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. link ↗
- Zhou, Z.-H. (2018). A brief introduction to weakly supervised learning. National Science Review, 5(1), 44–53. DOI: 10.1093/nsr/nwx106 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/deep-learning/weakly-supervised-lstm
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.
- Prilagođeni LSTMDuboko učenje↔ compare
- Dugo kratkoročno pamćenje (LSTM)Duboko učenje↔ compare
- Rekurentna neuronska mrežaDuboko učenje↔ compare
- Polu-nadgledani LSTMDuboko učenje↔ compare
- Slabo nadzirana rekurentna neuronska mrežaDuboko učenje↔ compare
- Slabo nadgledani TransformerDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →