王魏

作品数：3被引量：27H指数：2
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发文主题：标记数据神经网络训练数据加权鲁棒性更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
发文期刊：《南京大学学报（自然科学版）》《计算机研究与发展》《智能科学与技术学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划更多>>
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群体智能中的联邦学习算法综述被引量：16
《智能科学与技术学报》2022年第1期29-44,共16页杨强 童咏昕 王晏晟 范力欣 王薇 陈雷 王魏 康焱 
国家重点研发计划基金资助项目(No.2018AAA0101100);国家自然科学基金资助项目(No.U21A20516,No.61822201,No.U1811463,No.62076017);微众学者计划。
群体智能是在互联网高速普及下诞生的人工智能新范式。然而,数据孤岛与数据隐私保护问题导致群体间数据共享困难,群体智能应用难以构建。联邦学习是一类新兴的打破数据孤岛、联合构建群智模型的重要方法。首先,介绍了联邦学习的基础概...
关键词：群体智能 联邦学习 隐私保护 
一种改进的协同训练算法:Compatible Co-training被引量：11
《南京大学学报（自然科学版）》2016年第4期662-671,共10页郭翔宇 王魏 
国家自然科学基金青年基金(61305067);中央高校基本科研业务专项基金(020214380025)
半监督学习是机器学习近年来的热点研究方向,而协同训练(Co-training)则是半监督学习中的重要范式,它利用双视图训练两个分类器来互相标记样本以扩大训练集,以此借助未标记样本提升学习性能.在实际应用中,视图通常会受到属性退化和噪声...
关键词：半监督学习 协同训练 不充分视图 不一致标记 
对Aggregative-Learning算法的分析
《计算机研究与发展》2007年第z2期219-224,共6页王魏 姜远 周志华 
国家自然科学基金项目(60505013);国家"九七三"重点基础研究发展规划基金项目(2002CB312002)
互联网中存在着海量的有用数据,这些数据位于世界各地的各个站点中,由于各个站点之间的通信代价,不可能收集全部站点的所有数据来训练一个全局分类器.但是每个站点都可以使用它自身的数据来训练一个本地分类器. Aggregative-Learning算...
关键词：机器学习 网络环境 集成学习 
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