机译:主动学习和半监督学习的语音识别:使用全局熵减少最大化准则的统一框架
Microsoft Research, One Microsoft Way, Redmond, WA 98052, USA;
Johns Hopkins University, 3400 North Charles Street, Baltimore, MD 21218, USA;
rnMicrosoft Research, One Microsoft Way, Redmond, WA 98052, USA;
rnMicrosoft Research, One Microsoft Way, Redmond, WA 98052, USA;
active learning; semi-supervised learning; acoustic model; entropy reduction; confidence; lattice; collective information;
机译:用于流形学习的统一的半监督降维框架
机译:基于角度的学习框架,用于动作识别的高维数据的半监督维度减少
机译:决策森林:分类,回归,密度估计,流形学习和半监督学习的统一框架
机译:最大化全局熵减少以进行语音识别中的主动学习
机译:用于永无止境学习的次模块优化框架:半监督,在线和主动学习。
机译:通往主动学习的桥梁:夏季桥梁计划可帮助学生最大程度地发挥主动学习经验和他人的主动学习经验
机译:最大化全局熵降低以进行语音识别中的主动学习