我们在文章《知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)嵌入的方法》和文章《知识图谱实体对齐2:基于GNN嵌入的方法》中介绍的都是有监督的知识图谱对齐方法,它们都需要需要已经对齐好的实体做为种子(锚点),但是在实际场景下可能并没有那么多种子给我们使用。为了解决这个问题,有许多无监督/自监督的知识图谱对齐方法被提出...
机器学习中基本的学习方法有:监督学习(supervised learning)、半监督学习(semi-supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。他们最大的区别就是模型在训练时需要人工标注的标签信息,监督学习利用大量的标注数据来训练模型,使模型最终学习到输入和输出标签之间的相关性;半监督学习利用少量有标签的数据和大量无...
自监督(self-supervised)既可以认为是有监督(supervised)也可以认为是无监督(unsupervised),主要取决于如何定义有监督。 自监督学习(Self-supervised Learning):是指直接从大规模的无监督数据中挖掘自身监督信息来进行监督学习和训练的一种机器学习方法(可以看成是无监督学习的一种特殊情况),自监督学习需要标签,不过这个...
机器学习中基本的学习方法有:监督学习(supervised learning)、半监督学习(semi-supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。他们最大的区别就是模型在训练时需要人工标注的标签信息,监督学习利用大量的标注数据来训练模型,使模型最终学习到输入和输出标签之间的相关性;半监督学习利用少量有标签的数据和大量无...
1 为什么要自监督学习 self-supervised learning 自监督学习是无监督学习的一种特殊方式。我们在无监督学习中讲过了,标注label是十分宝贵的,一般需要人工打标,时间和人力成本都十分高昂。但现实中,获取无标注data确实相对比较easy的事情。我们可以在网络上爬取很多很多的文本、图片、语音、商品信息等。如何利用这些无标注...
自监督学习(Self-supervised Learning),笼统而言,是对于“损失函数中使用到的监督信息无需人工标注”的...
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。(也就是说自监督学习的监督信息不是人工标注的,而是算法在大规模无监督数据中自动构造监督信息,来进行监督学习或训练。因此,大多数时候,我们称之为无监督...
自监督(self-supervised)既可以认为是有监督(supervised)也可以认为是无监督(unsupervised),主要取决于如何定义有监督。 自监督学习(Self-supervised Learning):是指直接从大规模的无监督数据中挖掘自身监督信息来进行监督学习和训练的一种机器学习方法(可以看成是无监督学习的一种特殊情况),自监督学习需要标签,不过这个...
自监督学习通常需要一些特定的预测任务,如图像的遮挡预测或文本的缺失词语预测,而无监督学习可以涵盖更...
1. 监督学习和无监督学习的区别: 监督学习是指在训练过程中,给机器提供了标签或者答案,机器通过学习这些标签或答案来训练模型。无监督学习则是指在训练过程中,没有给机器提供标签或者答案,机器需要自己从数据中探索出规律和模式来进行学习。 2. 自监督学习和无监督学习的区别: 自监督学习是一种特殊的无监督学习方法...