There were many unlabeled samples i

There were many unlabeled samples in the database which used in this paper, so the semi-supervised learning algorithm was also used to iterate training set and calculate the similarity between the samples, and used the similarity between the samples to label the unlabeled samples until all the samples in the training set were labeled completely.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีหลายอย่างที่ไม่มีป้ายชื่อในฐานข้อมูลซึ่งใช้ในเอกสารนี้ อัลกอริทึมการเรียนรู้กึ่งดูแลยังถูกใช้เพื่อทำซ้ำในการฝึกอบรมชุด และคำนวณความคล้ายกันระหว่างตัวอย่าง และความเหมือนระหว่างตัวอย่างที่ป้ายชื่อตัวอย่างที่ไม่มีป้ายชื่อจนได้ป้ายตัวอย่างทั้งหมดในชุดการฝึกอบรมอย่างสมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากในฐานข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยนี้ได้ดังนั้นขั้นตอนวิธีการเรียนรู้กึ่งภายใต้การดูแลก็ถูกใช้เพื่อย้ำชุดการฝึกอบรมและการคำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างกลุ่มตัวอย่างและใช้ความคล้ายคลึงกันระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่จะติดป้ายตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับจนครบทุก กลุ่มตัวอย่างในการฝึกอบรมชุดที่ถูกระบุอย่างสมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีตัวอย่างที่ใกล้เคียงกันมากในฐานข้อมูลที่ใช้ในงานวิจัยนี้ จึงมีการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีกึ่ง ก็ใช้องค์ประกอบชุดฝึก และการคำนวณความคล้ายระหว่างตัวอย่างและใช้ความเหมือนระหว่างตัวอย่างป้ายตัวอย่างใกล้เคียงจนตัวอย่างทั้งหมดในการฝึกอบรมชุดป้ายทั้งหมด