未来可期！对比自监督学习 / 开普饭

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读 kaiming 的 MoCo让自监督学习成为深度学习热门之一, Yann Lecun也在 AAAI 上讲 Self-Supervised Learning 是 ...

近期,深圳大学医学部生物医学工程学院梁臻博士(张治国教授团队MIND LAB核心成员)提出一种实用的基于无监督学习的卷积循环混合生成对抗网络,用以实现有效的脑电特征表征与融合,简称为EEGFuseNe ...

设为星标,干货直达! 机器学习算法工程师机器学习.深度学习.数据挖掘等人工智能领域的技术实战干货文章,这里都有!分享从业经验是我们的不变的准则-- 567篇原创内容公众号近期,FAIR的Kaim ...

2020年, Google 大脑.Facebook AI 团队 (FAIR)以及 DeepMind AI 团队相继发表了contrastive learning框架.本文整理了2020年以来,对比学习 ...

作者:李明达来自:哈工大SCIR 1.引言近两年,对比学习(Contrastive Learning)在计算机视觉领域(CV)掀起了一波浪潮,MoCo[1].SimCLR[2].BYOL[3].S ...

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 212篇原创内容公众号我为大家整理了对比学习在最新各大顶会上的论文合集及相应代码,所列举的论文涉及领域包括但不限于CV, NLP, Audio, Video ...

来自:对白的算法屋作者:对白对比学习方法(CV) 对比学习要做什么? 有监督训练的典型问题,就是标注数据是有限的. 目前NLP领域的经验,自监督预训练使用的数据量越大,模型越复杂,那么模型能够吸收 ...

对比学习的概念很早就有了,但真正成为热门方向是在2020年的2月份,Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR,用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOTA,甚至接近有监督模型的效果 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是FAIR的恺明团队针对自监督学习+Transformer的一篇实证研究.针对Transformer在自监督学习框架中存在的训练不稳定问题 ...

从此不迷路计算机视觉研究院计算机视觉研究院主要由来自于大学的研究生组成的团队,本平台从事机器学习与深度学习领域,主要在人脸检测与识别,多目标检测研究方向.本团队想通过计算机视觉战队平台打造属于自 ...

未来可期！对比自监督学习