对比学习 - 程序员宅基地

2021最新对比学习（Contrastive Learning）在各大顶会上的经典必读论文解读

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, Multimodal, Graph, Langua...

NeurIPS 2021 | 简单且通用的多视图对比图聚类方法

标签：大数据 python 计算机视觉

随着信息时代的蓬勃发展，产生了大量多视图属性图图数据。随即，也出现许多的多视图聚类方法，但这些方法只利用数据中的多属性信息或者多拓扑图信息，没有完整地利用属性图数据的所有信息。本期 AI ...

19ContraBERT：顶会ICSE23 数据增强+对比学习+代码预训练模型，提升NLP模型性能与鲁棒性：处理程序变异...

标签： AIGC 论文阅读人工智能

大代码时代的到来使得目前有很多工作开始利用无监督学习，来通过大量的代码数据学习到通用的预训练模型，然后再针对不同的下游任务对预训练模型进行微调。这些预训练模型对不同的下游任务有比较强的泛化性，并且得到...

14Cosco跨语言代码搜索代码： (a) 训练阶段相关程度的对比学习对源代码(查询+目标代码)和动态运行信息...

标签：论文阅读 AIGC 全文检索

► 本文提出了一种新颖的由代码到代码搜索模型，称为 COSCO。该方法利用通过以语义相似度得分 (SSS) 的形式对运行时行为进行编码，从而来增强LLM性能表现。与在训练过程中仅考虑正样本的代码搜索不同，COSCO 模型既...

【笔记】 SCL （Supervised Contrastive Learning）论文分析：“监督对比学习“，相比”自监督对比学习“，...

监督对比学习“，相比”自监督对比学习“，将对比策略，从“同源”vs“非同源”，扩展为“同类”vs"非同类“。训练自己的模型时，也可以试试这个supervisedcontrastiveloss。引用2SupervisedContrastiveLearning论文...

文本分类还停留在BERT？对偶对比学习框架也太强了

论文简介：对偶对比学习：如何将对比学习用于有监督文本分类论文标题：Dual Contrastive Learning: Text Classification via Label-Aware Data Augmentation 论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.08702 代码...

NIPS 2023 Connecting Multi-modal Contrastive Representations 多模态表征，跨模态对比学习表征，...

标签：论文阅读学习图像处理

【论文阅读】NIPS 2023 Connecting Multi-modal Contrastive Representations 多模态表征，跨模态对比学习表征，图像，文本，音频，3D

【网安AIGC专题10.25】8 CoLeFunDa华为团队：静默漏洞检测（识别+多分类）+数据增强、样本扩充+对比学习+...

标签：分类威胁分析论文阅读

`华为团队发表于ICSE’23`的 CoLeFunDa：Explainable Silent Vulnerability Fix Identification《CoLeFunDa：可解释的静默漏洞修复识别》 ... 分享重点突出，对流程图介绍清晰，比直接看论文更容易理解 ...

【论文阅读-对比学习】ConSERT- A Contrastive Framework for Self-Supervised Sentence Representation ...

标签：机器学习 bert

今天继续来看对比学习的一篇论文，比SimCSE稍晚几个月发的，主要关注在embeddings层的不同的数据增强方式。该阅读笔记首发于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/481581904 Title: ConSERT: A Contrastive Framework ...

OpenCV 进行图像相似度对比的几种办法-【顺带附py对比学习案例】

标签： py 图像对比图像识别

最近研究了下计算机视觉、图像对比参考了一下py的一些源码和思路等信息学习学习。但是呢只能对应相似度、稍微改一改剪切了图片后的就变化差异比较大，对目前自己的需求来说不是很有作用，顺带整理分享一下。如上...

【机器学习范式】监督学习，无监督学习，强化学习，半监督学习，自监督学习，迁移学习，对比分析+详解与...

标签：机器学习人工智能

机器学习（Machine Learning，ML）有不同的范式，这些范式描述了学习算法如何从数据中提取模式和知识。本文介绍监督学习，无监督学习，强化学习，半监督学习，自监督学习，迁移学习，对比分析+详解与示例代码

Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting（时间和上下文对比的时间序列...

标签：深度学习时间序列表示学习

Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting（通过时间和上下文对比的时间序列）论文信息论文信息论文地址： https://arxiv.org/pdf/2106.14112.pdf 源码地址：...

【自监督学习综述】A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning

标签：机器学习

对比自监督学习研究综述

BppAttack：通过图像量化和对比对抗学习来攻击深度神经网络

BppAttack解读

SwAV：通过对比聚类匹配实现视觉特征的无监督学习

标签：聚类机器学习算法

在本文中，我们提出了一种online算法SwAV，它利用了对比学习方法的优点，而不需要计算成对的比较。具体来说，SwAV在对数据进行聚类的同时，强化同一图像不同视图的聚类分配之间的一致性，而不是像对比学习那样直接...

深度学习框架对比

标签：深度学习框架

深度学习框架的对比，大家可以参考学习使用，可以作为深度学习的入门参考资料！

自监督学习（一）：基于 Pretext Task

标签：深度学习计算机视觉人工智能

自监督学习（一）：基于 Pretext Task

【深度学习】详解 MoCo

标签：人工智能深度学习计算机视觉

【深度学习】详解 MoCo - Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

【论文粗读】(NeurIPS 2020) SwAV：对比聚类结果的无监督视觉特征学习

标签：聚类机器学习

无监督图像表示（Unsupervised image representation）显著地缩小了和有监督预训练的差距，特别是对比学习方法的最新成果。这些对比学习方法通常在线工作，依赖于大量显式的成对特征比较，计算量比较大。本文提出的...

【计算机视觉 | 目标检测】术语理解9：AIGC的理解，对比学习，解码器，Mask解码器，耦合蒸馏，半耦合，图像...

标签：计算机视觉目标检测 AIGC

【计算机视觉 | 目标检测】术语理解9：AIGC的理解，对比学习，解码器，Mask解码器，耦合蒸馏，半耦合，图像编码器和组合解码器的耦合优化

【深度学习】自监督学习详解（self-supervised learning）

标签：学习深度学习

详解！自监督学习：对比学习和生成学习。

MolCLR | 对比学习在分子图表示任务中大有作为

标签：机器学习深度学习人工智能

今天给大家介绍卡耐基梅隆大学Amir Barati Farimani团队近期发表在arxiv上的关于如何利用对比学习和图神经网络进行分子表示，并服务于下游任务的研究。分子机器学习在分子性质预测和药物发现方面具有广阔的应用前景...

NVIDIA、CUDA与CPU参数、计算能力对比学习

标签： nvidia

进入deviceQuery目录下面执行make，生成可执行文件deviceQuery后，执行 ./deviceQuery 显示部分参数解读 ...与CPU对比： lscpu CPU的计算能力为4（CPU核心数）*2.5（主频数）=10GFLOPS ...

【机器学习】基于机器学习的分类算法对比实验

标签：机器学习深度学习 BP神经网络

本文通过对不同机器学习分类算法的实验比较，探讨它们在数据集上的性能差异。实验涵盖了常见的分类算法如决策树、支持向量机、逻辑回归等，并通过准确率、召回率等指标进行评估。读者将了解各算法在不同数据集上的...

ICML 2020: 从Alignment 和 Uniformity的角度理解对比表征学习

Title: 《Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere》Author:Tongzhou Wang ; Phillip Isola Understanding Contrastive Representation Learning ...

深度强化学习和贪婪搜寻算法的训练对比仿真

标签：算法源码软件深度强化学习

深度强化学习和贪婪搜寻算法的训练对比仿真

”对比学习“ 的搜索结果

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【自监督学习综述】A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning

BppAttack：通过图像量化和对比对抗学习来攻击深度神经网络

SwAV：通过对比聚类匹配实现视觉特征的无监督学习

主流深度学习框架对比.pdf

【Verilog基础】同步电路和异步电路的对比学习

深度学习框架对比

自监督学习（一）：基于 Pretext Task

CSS代码效果对比学习

【深度学习】详解 MoCo

【论文粗读】(NeurIPS 2020) SwAV：对比聚类结果的无监督视觉特征学习

自监督学习-MoCo-论文笔记

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【深度学习】自监督学习详解（self-supervised learning）

MolCLR | 对比学习在分子图表示任务中大有作为

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