Sen(Qian)’s Memo

This website is Donglin Qian (Torin Sen)’s memo, especially about machine learning papers and competitive programming.

一旦放置

2024-10-15

Paper Noisy-Label 一旦放置

2015-ICML-Learning from Corrupted Binary Labels via Class-Probability Estimation

2024-06-21

Transfer Learning Domain Adaptation Domain Shift Paper Detail Article 一旦放置

2013-IEEE-Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation

2024-06-03

Domain Shift Self-supervised Detail Article 一旦放置

2023-ICML-Bidirectional Adaptation for Robust Semi-Supervised Learning with Inconsistent Data Distributions

2024-05-15

PU Cost-Sensitive Semi-supervised Learning PNU 一旦放置 Paper

2017-ICML-[PNU]Semi-Supervised Classification Based on Classification from Positive and Unlabeled Data

まず、PU+NU学習での損失関数の統合、そしてPNU学習を提案した。

2024-05-10

PU Cost-Sensitive Density Estimation 一旦放置 Outlier Detection Paper

2015-ICML-[uPU] Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data

PU学習で2014-RampはR_Xの書き換えをするとき、余事象を使うことで損失項の和が定数にできるというテクを使った。ここでは、余事象を使って書き換えずに普通に代入したとき、損失関数の差が線形関数(-zにしている)になるとしても、いい性質があると提案した。後は外れ値検出のDiscussionがあるが難しくてわからなかった。

2024-04-20

講義ノート Reinforcement Learning 一旦放置

強化学習第2回講義

2024-04-19

Noisy-Label 一旦放置 Paper

2017-NIPS-Toward Robustness Against Label Noise in Training Deep Discriminative Neural Networks