PRC2IJCV 2024 是一个基于概率表征的半监督学习框架，旨在提高模型在未知数据上的泛化能力。该框架通过引入概率表征，将原始数据和标签信息进行融合，以更好地捕捉数据的内在特征和潜在规律。

在 PRC2IJCV 2024 中，我们实现了一个基于概率表征的半监督学习算法。该算法首先对原始数据进行预处理，包括归一化、标准化等操作，以提高数据的可解释性和鲁棒性。然后，我们使用概率表征对原始数据进行编码，将数据转换为向量形式。接下来，我们根据概率表征对数据进行聚类，将相似的数据划分为同一类别。最后，我们利用类别信息和概率表征对新数据进行预测，以实现半监督学习的目标。

PRC2IJCV 2024 的主要优势在于其基于概率表征的学习方法，能够更好地捕捉数据的内在特征和潜在规律。此外，该框架还提供了丰富的可视化工具，方便用户分析和理解模型的输出结果。IJCV 2024，基于概率表征的半监督学习代码镜像