基于半监督学习的大数据分类方法.pdf
《基于半监督学习的大数据分类方法.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于半监督学习的大数据分类方法.pdf(3页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、2023年12 月计算机应用文摘第39卷第2 4期基于半监督学习的大数据分类方法王少煜(烟台市大数据中心,山东烟台2 6 40 0 0)摘要:文章研究了基于半监督学习的大数据分类方法,并以MNIST数据集为例,对SGAN模型进行了测试。首先,介绍了半监督学习的基本思想以及SGAN模型的结构,包括标记数据、无标记数据、随机噪声、判别器和生成器等组件。其次,详细描述了在MNIST数据集上测试SGAN模型的方法,包括数据预处理、模型构建、训练过程和性能评估。最后,给出了生成器生成样本的逼真度和多样性指标,以及判别器在测试集上的分类准确率、精确度、召回率和F1分数。经分析验证发现,SGAN模型在MNI
2、ST数据集上具有良好性能。关键词:大数据分类;半监督学习;半监督生成对抗网络;MNIST数据集WANG Shaoyu中图法分类号:TP311Big data classification method based on semi-supervised learningAbstract:This paper studies the big data classification method based on semi-supervised learning,andtests the SGAN model with MNIST dataset as an example.Firstly,the
3、basic idea of semi-supervisedlearning and the structure of SGAN model are introduced,including labeled data,unlabeled data,random noise,discriminator and generator.Subsequently,a detailed description was given of themethod for testing the SGAN model on the MNIST dataset,including data preprocessing,
4、modelconstruction,training process,and performance evaluation,Finally,the fidelity and diversityindicators of the samples generated by the generator,as well as the classification accuracy,accuracy,recall,and Fl score of the discriminator on the test set,were provided.After analysis andverification,i
5、t was found that the SGAN model has good performance on the MNIST dataset.Key words:big data classification,semi-supervised learning,semi-supervised generative adversarialnetwork,MNIST dataset1引言随着大数据时代的到来,越来越多的数据被生成和收集,对这些海量数据进行有效分类成为一项重要的任务 1 2 。传统的监督学习方法在大数据分类中面临标注数据不足、成本高昂等挑战,因此半监督学习这种可弥补监督学习与无监
6、督学习之间差距的方法引起了人们的广泛关注 3 4。本文将重点研究半监督生成对抗网络(Semi-supervisedGenerativeAdversarial Network,SG A N)的应用,旨在提高大数据分类的准确性和效率。SGAN是一种结合生成对抗网络(GenerativeAdversarial Network,GAN)5 和半监督学习的方法,可同时训练生成器和判别器,使其能够从少量的标注数据和大量的无标注数据中学习,从而实现更好的分类性能。本文将 MNIST数据集作为实验对象,从而对大量手写数字图像进行分类,进而评估本文方法的性文献标识码:A(Yantai Big Data Cent
7、er,Yantai,Shandong 264000,China)能。此外,在大数据分类任务中对传统的监督学习方法和本文方法进行了对比验证。实验表明,本文方法在MNIST数据集上取得了良好的分类效果,证明了SGAN在大数据分类中的潜力和优势,有望为大数据分类问题提供更多有益的解决思路和方法。2半监督生成对抗网络2.1半监督学习作为一种机器学习方法,半监督学习旨在实现标注数据有限情况下的分类任务。传统的监督学习方法依赖于大量标注数据,与之不同,半监督学习可同时利用少量标注数据和大量无标注数据,从而更充分地利用可获得的信息来改善分类性能。该方法的基本思想是通过使用已知标签的有限样本数据来指导模型学习
8、未标记样本数据的特征表示,从而在分类任务中获得更准确的结果。由于结合了监督学习和无监督学习的优势,半监督学习在大数据分类、图像识2023 年第 2 4期别、自然语言处理等领域具有广阔的应用前景。通过深人研究半监督学习方法的原理和技术,我们可以进一步拓展分类任务的可行性,并为处理大规模数据集提供更为有效的解决方案。2.2GAN如图1所示,GAN是一种由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)相互对抗的结构,用于生成逼真的样本数据。在GAN中,生成器和判别器分别扮演不同的角色,可通过相互博奔提高生成数据的质量。真实数据生成器图1GAN结构图生成器是GAN的关键组成部分,其
9、任务是根据输人的随机噪声或潜在表示生成逼真的数据样本。生成器通常采用深度神经网络结构,可通过学习数据的分布特征来生成与真实数据相似的样本。它的目标是欺骗判别器,使其无法区分生成的样本和真实的样本。同时,判别器是GAN的另一个重要组件,其任务是评估给定样本的真实性,即判断该样本是来自真实数据分布还是生成器。判别器通常也是一个深度神经网络,可通过学习区分真实数据和生成数据的特征提高对生成样本的辨别能力。生成对抗网络的训练过程是一个博奔的过程。其中生成器和判别器通过相互竞争和对抗以不断迭代更新参数,进而达到平衡状态。同时,生成器可通过不断优化生成样本的质量来欺骗判别器,而判别器则通过不断学习真实样本
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 监督 学习 数据 分类 方法
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,个别因单元格分列造成显示页码不一将协商解决,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。