之所以去阅读对比学习的相关文献,是笔者通过学习多模态大模型时发现,现有多模态大模型(如CLIP模型)很多都是基于对比学习进行预训练,然后再在特定任务上进行微调的。 所以笔者就决定先简单阅读一些对比学习的文献,看看这个领域的发展,在脑子里留个大致印象后再较为深入探索多模态大模型这个领域,以及去探索多模态大模型在...
多视角多行为对比学习——MMCLR:多行为推荐(Multi-behavior recommendation, MBR)旨在联合考虑多个行为来提高目标行为的性能。多种行为:click, add to cart, purchase, and write reviews 。最近,对比学习(CL)在推荐中展示了它的魔力,它极大地缓解了数据稀疏性和流行性偏差问题[36]。我们发现CL自然适合于建模多行为...
本文首先提出了一种多视角图对比表示学习方法,该方法采用自监督的框架,通过自适应地融合属性视角和结构视角,显著提升了图对比学习的节点表示能力。为解决推荐交互数据稀疏的问题,我们将用户社交网络和物品属性相似网络作为历史交互数据的辅助视角...
本文是华为提出用于客户生命价值预测(LTV)的对比学习多视角网络(CMLTV),主要针对目前存在的LTV预估方法采用单视角建模导致准确度低和知识提取存在偏差的问题。本文提出的多视角网络优点在于:1.即插即用的模块,兼容大部分基准网络;2.集成多个具有互补知识的异构LTV回归器,以提高模型的鲁棒性;3.通过对比学习捕捉样本之间...
原文题目为:Contrastive Multiview Coding 代码链接:https://github.com/HobbitLong/CMC 引言 本文主要提出了Multiview 的contrastive learning。motivation是现实世界中看待同一个物体具有多个视角,每一个视角都是有噪声和不完整的,但是一些对于该物体很重要的元素,例如physics(物理), geometr... ...
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种基于多视角对比学习的药物-靶标相互作用预测方法和系统,其目的在于,解决现有单视角的药物-靶标相互作用预测方法无法全面捕捉药物的复杂特征,容易导致信息丢失,进而造成预测结果准确率偏低的技术问题,以及现有多视角的药物-靶标相互作用预测方法尽管考虑了更多数据表现...
Autodesk提出多视角对比图表示学习 6月12日消息,来自加拿大Autodesk人工智能实验室的研究者在论文《Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs》中,介绍了一种通过对比图的结构视图来学习节点和图级表示的自监督方法。研究表明,与视觉表示学习不同,增加视图数量到两个以上或对比多尺度编码不会提高性能,而...
基于注意力机制的多视角对比学习miRNA-疾病关联预测软件是由中南大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1336623,属于分类,想要查询更多关于基于注意力机制的多视角对比学习miRNA-疾病关联预测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
1、本发明的目的在于提供一种基于多视角图对比学习和元学习特征净化网络的答案选择方法及系统,该方法及系统可以提高答案选择的准确性,泛化能力强。 2、为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种基于多视角图对比学习和元学习特征净化网络的答案选择方法,包括以下步骤: ...
英语学习的多维视角——英汉歧义对比研究