1. Contrastive Learning 也叫对照学习,目的是让类别相同的data在特征空间中的距离尽可能接近,同时类别不相同的data在特征空间中的距离尽可能远,这样决策边界的绘制就会变得很简单而且robust很强(不会偏袒其中一个分类)。 图1,来源:参考文献1 上面的图片是不做任何调整直接最小化cross entropy画出来的决策边界(虚线)...
受自监督学习最新进展的启发,本文提出了一种基于 Bi-Graph 对比学习的知识跟踪 (Bi-CLKT) 来应对这些限制。具体贡献包括: 第一个基于自我监督学习的知识跟踪框架。通过对比自监督学习,解决了传统的基于 GNN 的知识跟踪模型遇到的许多问题,从而显着提高了最终预测结果的准确性。 设计了一个两层对比学习框架,在全局...
小白入门,还望各位多多包涵~
To remove these constrictive assumptions and improve agent modeling performance, we devised a Contrastive Learning-based Agent Modeling (CLAM) method that relies only on the local observations from the ego agent during training and execution. With these observations, CLAM is capable of generating ...
那我们今天就一起讨论一下Contrastive Learning在推荐系统中的主流做法和前沿应用。 1.DHCN 论文标题:Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation 论文方向:会话推荐 论文来源:AAAI2021 论文链接:https://arxiv.org/abs/2012.06852 ...
(1)总体方法 propose a novel contrastive learning-based framework that seamlessly integrates contrastive learning into both stages to improve the performance of fewshot classification. In the pre-training stage, we propose a self-supervised contrastive loss in the forms of feature vector vs. feature ...
那我们今天就一起讨论一下Contrastive Learning在推荐系统中的主流做法和前沿应用。 1.DHCN 论文标题:Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation 论文方向:会话推荐 论文来源:AAAI2021 论文链接:https://arxiv.org/abs/2012.06852 ...
自监督学习(Self-supervised learning)可以避免对数据集进行大量的标签标注。把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个样本的不同的、增强过的新样本们...
第二,在Feature Learning阶段,作者采用了监督对比学习来学习Feature。在该步骤探索了两种用于特征学习的对比损失,一种是最近提出的有监督对比(SC)损失,在无监督对比损失基础上通过合并来自同一类的正样本。另一种是原型监督对比 (PSC) 学习策略,解决了标准 SC 损失中的密集内存消耗,适用于有限的内存预算。 Method Fea...
OUC信院科研狗:Contrastive self-supervised learningzhuanlan.zhihu.com/p/104384194?utm_source=zhihu 好的,下面正式开始~ 自监督学习 要说到对比学习,首先要从自监督学习开始讲起。自监督学习属于无监督学习范式的一种,特点是不需要人工标注的类别标签信息,直接利用数据本身作为监督信息,来学习样本数据的特征表达...