简介: 带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——A Contrastive Framework for Learning Sentence Representations from Pairwise and Triple- wise Perspective in Angular Space(3) 带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——A Contrastive Framework for Learning Sentence Representations from Pairwise and Triple- wise ...
今天读一篇对比学习应用于ctr预估的论文。 paper指出之前的很多ctr预估论文,聚焦于使用更先进的网络结构进行特征的交叉,而忽略了feature represention 的学习。本文作者提出一种模型无关的自监督对比学习框架。其中对比学习包括三种自监督学习信号:contrastive loss,feature alignment,field uniformity。三部分的作用如下: 对比...
这篇文章提出了一个名为 Contrastive Learning for CTR prediction (CL4CTR) 的新框架,它直接提高了特征表示的质量,特别是对于低频特征。在 CL4CTR 中,引入了一个对比模块,通过充分利用来自特征的自监督信号来提高特征表示的质量和泛化性。此外,在对比学习中提出了两个约束:特征对齐和域一致性,用于正则化特征表示,...
最近读到一篇很有价值的论文《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》,下面就为大家详细解读一下这篇论文。 一、论文背景与概述 在计算机视觉领域,学习有效的视觉表示一直是一个核心问题。传统的有监督学习方法需要大量的标注数据,而获取标注数据往往是昂贵和耗时的。对比学习作为一种无...
To overcome these limitations, this paper introduces UniCL, a universal and scalable contrastive learning framework designed for pretraining time-series foundation models across cross-domain datasets. Specifically, we propose a unified and trainable time-series augmentation operation to generate pattern-...
In this paper, we present ConSERT, a Contrastive Framework for Self-Supervised SEntence Representation Transfer, that adopts contrastive learning to fine-tune BERT in an unsupervised and effective way. 论文贡献点 论文提出了一个简单而有效的基于对比学习的句子级训练目标。它减轻了BERT衍生出来的句子表示的...
text representation learningmomentum contrastalignmentuniformityThis paper presents MoCoUTRL: a Momentum Contrastive Framework for Unsupervised Text Representation Learning. This model improves two aspects of recently popular contrastive learning algorithms in natural language processing (NLP). Firstly, MoCoUTRL...
实验表明,该方法在STS和SentEval多个文本语义相关性及下游迁移任务上超过此前的自监督文本表示模型。相关文章“A Contrastive Framework for Learning Sentence Representations from Pairwise and Triple-wise Perspective in Angular Space”已被ACL 2022录用。
4、对比损失函数(contrastive loss function)。 给定 batchbatch 中一组生成的视图 {˜xk}{x~k},其中包括一对正例 ˜xix~i 和˜xjx~j ,对比预测任务旨在对给定 ˜xix~i 识别{˜xj}k≠i{x~j}k≠i 中的˜xjx~j。随机抽取 NN 个样本的小批量样本,并在从小批量样本上生成增强视图,从而产生 2...
《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》 作者: Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 2 介绍 本文主要介绍 SimCLR框架。 定义: SimCLR:一个简单的视觉表示对比学习框架,不仅比以前的工作更出色,而且也更简单,既不需要专门的架构,也不需要储存库。