Machine learningDeep learning / NLP / CV

Gyengén felügyelt LSTM

A gyengén felügyelt LSTM egy Long Short-Term Memory hálózatot képez szekvenciaadatokon, ahol a tiszta, manuálisan annotált címkék ritkák vagy hiányoznak. Ehelyett több tökéletlen címkeforrást – heur_isztikus szabályokat, távoli felügyeletet, tömeges adatgyűjtést vagy programozható címkézési funkciókat – kombinálnak valószínűségi betanítási címkék előállítására, amelyeket aztán az LSTM felügyeletére használnak. Ez lehetővé teszi a nagy, címkézetlen korpuszokon való skálázható betanítást kimerítő emberi annotáció nélkül.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Források

  1. 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
  2. Zhou, Z.-H. (2018). A brief introduction to weakly supervised learning. National Science Review, 5(1), 44–53. DOI: 10.1093/nsr/nwx106

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateWeakly supervised LSTM (Weakly Supervised Long Short-Term Memory Network). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/weakly-supervised-lstm · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026