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Semi-Supervised-Learning-Using-Gaussian-Fields-and-Harmonic-Functions_notes

符合最新2020的SEMI标准规范，带使用demo和说明书。

半马尔可夫工具箱允许基于真实离散或先前离散化的现象创建马尔可夫和半马尔可夫模型。 工具箱的输入是一个离散时间序列，必须通过一个只有一个变量的文件 .mat 给出：离散时间序列。 在链接 ( https://sites.google.com/site/flavioprattico/download ) 上，可以下载带有风速离散数据的 .mat 文件，即 data.mat，以测试应用程序。 工具箱允许选择是否保存数据和矩阵以及模型的种类（马尔可夫、半马尔可夫或两种模型）。 在蒙特卡罗模拟结束时，概率分布函数的直方图以简单的图形显示，以检查建模的有效性。 包含所有变量的输出 mat 文件将自动配置在加载数据的文件夹中。 在 mat 文件中，您将找到以下变量（如果您选择了“两种模型”）： ZReal_Data：它是真正的离散化时间序列ZMarkov：是通过马尔科夫模型生成的合成时间序列ZSemi

与GCN和LP进行半监督 数据集有两种：图形数据集（例如Cora），普通数据集（例如MNIST和Cifar10） python main.py --dataset cora --dataset_path --baselines gcn lgc

SEMI E05 半導體的通訊規範 定義"訊息"交握的標準協定

本文解析的代码是论文Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks作者提供的实现代码。 原GitHub：Graph Convolutional Networks in PyTorch 本人增加结果可视化 (使用 t-SNE 算法) 的GitHub：Visualization of Graph Convolutional Networks in PyTorch。本文作代码解析的也是这一个。 文章目录train.py函数定义版本兼容路径初始化所需要的函数库显示超参数函数：show_Hyperparameter(arg

1 Purpose 2 Scope 3 Referenced Standards 4 Terminology 5 Conventions 6 Overview 7 Concepts 8 Behavior 9 Object Definitions 10 Messaging Services Detail

符合最新2020的SEMI标准规范。 SECS模拟器Simulator，与E5,E37的程序设备无接缝连接，并且和任何其他支持secs的设备或EAP稳定连接。 使用可视化SML语言编辑通讯内容。

意味着老师是更好的榜样 ---- ---- ---- 作者：Harti Valpola（）Antti Tarvainen 方法 平均老师是半监督学习的一种简单方法。 它包括以下步骤： 采用受监管的体系结构并复制它。 让我们将原始模型称为学生，将新模型称为老师。 在每个训练步骤中，将相同的小批量用作学生和老师的输入，但分别向输入添加随机增强或噪声。 在softmax之后，在学生和教师的输出之间增加额外的一致性成本。 让优化器正常更新学生权重。 让教师权重为学生权重的指数移动平均值（EMA）。 也就是说，在每个训练步骤之后，将教师的权重向学生的权重稍作更新。 我们的贡献是最后一步。 莱