自监督学习

自监督学习（Self-supervised Learning）

自监督学习(Self-supervised learning)是这两年比较热门的一个研究领域，它旨在对于无标签数据，通过设计辅助任务（Proxy tasks）来挖掘数据自身的表征特性作为监督信息，来提升模型的特征提取能力

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

详解！自监督学习：对比学习和生成学习。

自监督学习（SSL）Self-Supervised Learning

标签：学习

自监督学习最主要的目的就是学习到更丰富的语义表征。评测自监督学习的能力，主要是通过 Pretrain-Fintune 的模式。监督的 Pretrain - Finetune 流程：1.从大量的有标签数据上进行训练，得到预训练的模型，2.对于新...

【自监督学习】对比学习（Contrastive Learning）介绍

标签：自监督学习对比学习深度学习

NLP领域目前的经验应该是：自监督预训练使用的数据量越大，模型越复杂，那么模型能够吸收的知识越多，对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来，一再被反复证明的真理，如果它不是唯一的真理，那也肯定是...

机器学习的分类——自监督学习（Self-supervised Learning）

标签：机器学习分类学习

自监督学习（Self-supervised Learning）是机器学习的一种形式，它在监督学习和无监督学习之间架起了一座桥梁。自监督学习不依赖于传统意义上的标记数据，而是从输入数据本身生成监督信号来训练模型。这种方法允许...

自监督学习(Self-Supervised Learning)

标签：自然语言处理人工智能语言模型

自监督学习(Self-Supervised Learning) Self-Supervised Learning. 自监督学习(Self-Supervised Learning)是一种无监督表示学习方法，

自监督学习简介

标签：学习计算机视觉深度学习

自监督学习是可以看做是一种特殊的无监督学习的一个子类别（但并非无监督学习），因为它利用了未标记的数据。

标签：学习机器学习人工智能

本文通过整理自监督学习的一系列工作，把主流方法分成三大类，方便大家更全面的了解自监督学习的定义、方法、用途。

深度学习中有监督，无监督，自监督学习

标签：深度学习学习机器学习

半监督或弱监督混淆：（半监督和弱监督）指的是在数据集中部分一些例子X没有标签，但是数据的人工标签是存在的。

自监督学习 | (1) Self-supervised Learning入门

本文通过整理自监督学习的一系列工作，把主流方法分成三大类，方便大家更全面的了解自监督学习的定义、方法、用途。学习的范式我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式，如图所示，一种是监督学习，一种是无...

无监督学习、自监督学习之间的区别和联系？以及为什么要在Vision Transformer自监督学习？

标签：概率论深度学习机器学习

任何接触过机器学习的人都肯定听说过监督学习和无监督学习。这些实际上是机器学习的两种重要的可能方法，已被广泛使用多年。然而，直到最近，一个新术语“自我监督学习”出现了爆炸式增长！但是让我们一步一步来，...

自监督学习论文、代码汇总

标签：计算机视觉深度学习人工智能

无监督模型预训练

基于自监督学习的图像分类与目标检测模型研究

标签：自然语言处理人工智能语言模型

作者：禅与计算机程序设计艺术。

【机器学习】什么是监督学习、半监督学习、无监督学习、自监督学习以及弱监督学习

标签：机器学习人工智能监督学习

注：其实现在很多论文里对自监督和无监督已经不做区分。

自监督学习的知识点总结

标签：对比学习自监督学习深度学习

本篇文章将对自监督学习的要点进行总结，包括以下几个方面：监督学习与自监督学习自监督学习需求背后的动机 NLP 和CV中的自监督学习联合嵌入架构对比学习关于数据增强的有趣观察非对比学习总结和参考监督...

自监督学习中的 Contrastive Learning 对比学习（持续更新）

标签：机器学习深度学习计算机视觉

本文粗略介绍了对比学习的基本原理以及常见方法。...对比学习是一种自监督或者无监督学习的一种方法。通过对比未知样本和正负样本的相近程度，来给未知样本进行正负归类。最早运用于判定图像表征之间的相似程度。 ...

监督学习、无监督学习、半监督学习、自监督学习的区别与联系

标签：学习深度学习人工智能

监督学习：所有数据都有标签或真值，直接对网络输出结果和标签计算loss函数，进行训练。缺点：标签很难获取，且提取的特征依赖于标签（即特定任务），而不是数据本身的特征无监督学习：所有数据都没有标签，通过...

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

自监督学习（self-supervised learning）（20201124）

标签：自监督学习

半监督（semi-supervised learning）：利用好大量无标注数据和少量有标注数据进行监督学习；远程监督（distant-supervised learning）：利用知识库对未标注数据进行标注；无监督：不依赖任何标签值，通过对数据...

自监督学习之对比学习

标签：监督学习无监督学习机器学习

对比学习一般是自监督学习的一种方式什么是自监督学习自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游...

【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

自监督学习-对比学习-MoCo Momentum Contrast 阅读笔记

标签：深度学习计算机视觉人工智能

MOCO用于无监督表征学习。我们从另外一个角度来理解对比学习，即从一个字典查询的角度来理解对比学习。moco中建立一个动态的字典，这个字典由两个部分组成一个队列queue和一个移动平均的编码器moving-...

机器学习中的名词解释（一）：监督学习、无监督学习、半监督学习、自监督学习（通俗理解）

标签：机器学习人工智能监督学习

机器学习中有几个带有“监督”二字的名词，易混淆，写篇博客解释一下下~

【自监督学习综述】Self-Supervised Visual Feature Learning With Deep Neural Networks: A Survey

标签：学习深度学习机器学习

深度神经网络的自监督视觉特征学习：一项调查

【自监督学习合集】一：moco代码精读

标签：计算机视觉 python 深度学习

自监督学习代码阅读合集的第一篇文章，moco代码精读，主要解释了moco的思想和本人对moco代码的理解。

自监督学习: 人工智能的未来

标签：人工智能深度学习机器学习

1. 什么是自监督学习？ 2. 为什么自监督学习是AI的未来？ 3.1 Computer Vision: [1] 2015 (ICCV) Unsupervised Learning of Visual Representations Using Videos [2] 2015 (ICCV) Unsupervised Visual ...

自监督学习-MoCo-论文笔记

标签：深度学习

自监督学习-Moco

自监督学习和无监督学习的区别

标签：机器学习 sklearn python

和无监督学习不同，自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。换句话说：自监督学习的...

『NLP学习笔记』CLIP文本图像自监督学习解读

标签：自然语言处理学习人工智能

本文提出CLIP，Contrastive Language–Image Pre-training，用4亿对来自网络的图文数据集，将文本作为图像标签，进行训练。进行下游任务时，只需要提供和图上的concepts对应的文本描述，就可以进行zero-shot ...

监督学习、半监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习和对比学习

标签：深度学习人工智能 nlp

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自监督学习（Self-supervised Learning）

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自监督学习

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无监督学习、自监督学习之间的区别和联系？以及为什么要在Vision Transformer自监督学习？

自监督学习论文、代码汇总

基于自监督学习的图像分类与目标检测模型研究

【机器学习】什么是监督学习、半监督学习、无监督学习、自监督学习以及弱监督学习

自监督学习的知识点总结

自监督学习中的 Contrastive Learning 对比学习（持续更新）

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【自监督学习合集】一：moco代码精读

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