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本文提出了多个基于半监督学习的自动视频标注方法。通过对几种常见的半监督学习方法，如自训练、互训练以及Co一EM等方法的分析，针对它们(主要是自训练和互训练方法)在视频标注应用中的局限，在提高分类的准确性和模型更新等方面做了深入研究，提出了相应的改进措施。
-This paper presents a number of semi-supervised learning-based automatic video annotation methods. Through several comm
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进行半监督转倒式训练
通过半监督学习进行分类-for semi-supervised maching learning,the paper is 《Large Scale Transductive SVMs》
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用来图像检索的，SSMetric半监督学习距离图像检索Used for image retrieval, SSMetric a semi-supervised learning distance image retrieval
-Used for image retrieval, SSMetric a semi-supervised learning distance image retrieval
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semi-supervised learning 半监督局部线性嵌入-semi-supervised learning
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基于图的半监督学习算法，matlab代码-Semi-supervised learning algorithm based on graph, matlab code. . . .
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A Comparative Evaluation of Deep Belief Nets in Semi-supervised Learning
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半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性
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