Blair

摘要： [ Wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Adaptive prototype and consistency alignment for semi-supervised domain adaptation论文作者：Jihong Ouyang、Zhengjie 阅读全文

摘要： Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Cluster Alignment with a Teacher for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Zhijie Deng, Yucen Luo, Jun Zhu论 阅读全文

摘要： Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：论文来源：2020 ACL论文地址：download 论文代 阅读全文

摘要： 论文信息 论文标题：Mixup for Node and Graph Classification论文作者：Yiwei Wang、Wei Wang论文来源：WWW 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 阅读全文

摘要： 论文信息 论文标题：ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者：Gehang Zhang.....论文来源：2023 aRxiv论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 介绍 阅读全文

摘要： 论文信息 论文标题：mixup: Beyond Empirical Risk Minimization论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源：2018 ICLR论文地址：download 论文代码：download视屏讲 阅读全文

摘要： 论文信息 论文标题：Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源：2019 CVPR论文地址：download  阅读全文

摘要： Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning论文作者：T 阅读全文

摘要： 论文信息 论文标题：Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?论文作者：Takashi Ishida, I. Yamane, Tomoya Sakai, Gang Niu, M. Sugiyama论文来源：20 阅读全文

摘要： 论文信息 论文标题：Explaining and Harnessing Adversarial Examples论文作者：Ian J. Goodfellow, Jonathon Shlens, Christian Szegedy论文来源：ICLR 2015论文地址：download 论文代码：dow 阅读全文