3.神洛:李沐论文精读系列三:MoCo、对比学习综述(MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等) 4.论文解读(SimCLR)《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》 5.科技猛兽:Self-Supervised Learning 超详细解读 (二):SimCLR系列 6.陀飞轮:SimSiam:孪生网络表征学习的顶级理论解释 7.https...
美国伊利诺伊大学香槟分校、康奈尔大学和佐治亚理工学院的研究团队合作开发了一种名为CLEAN(Contrastive Learning enabled Enzyme Annotation,即“启用对比学习的酶注释”)的机器学习算法,该算法能够对未经研究的酶类实现准确、可靠且高灵敏度的酶功能预测。CLEAN通过对比学习框架,能够自信地注释研究不足的酶、纠正错误标记的...
【机器学习】对比学习(contrastive learning) 对比学习是一种机器学习技术,算法学习区分相似和不相似的数据点。对比学习的目标是学习数据的表示,以捕捉不同数据点之间的基本结构和关系。 在对比学习中,算法被训练最大化相似数据点之间的相似度,并最小化不相似数据点之间的相似度。通常的做法是通过训练算法来预测两个数...
今天我们来聊一聊推荐系统中不得不学的Contrastive Learning方法,近年来Contrastive Learning在CV和NLP领域的应用越来越广泛,在推荐系统中当然也不例外。我想大家将对比学习与推荐系统结合主要有以下四个原因: 一、是因为数据的稀疏性。众所周知,在推荐系统中有点击的数据是非常少的,可能系统推荐了十篇文章,用户只点击...
CLEAR: Contrastive Learning for Sentence Representation, arxiv 2020 这是一篇整体上对文书数据如何做augmentation讲的比较全面的对比学习的文章,训练框架基本上与SimCLR相同: 但是在augmentation上,是通过以下的四种方式 词语删除; 片段删除; 次序重排; 同义词替换。
1.对比学习(Contrastive Learning)在CV与NLP领域中的研究进展 2.ICLR2021对比学习(Contrastive Learning)NLP领域论文进展梳理 本篇文章则梳理了对比学习在ICLR2021、ICLR2020和NIPS2020中非常值得大家一读的一些经典论文,构思非常巧妙,涵盖了CV和NLP领域,且与之前两篇文章中介绍的模型均不重叠。后续等NIPS2021论文公开后...
Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere中指出好的对比学习系统应该具备两个属性: Alignment:指的是相似的例子,也就是正例,映射到单位超球面后应该有接近的特征,也即是说,在超球面上距离比较近 ...
论文《Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere》,对好的对比学习系统进行了探讨。它提出好的对比学习系统应该具备两个属性。 模型坍塌(Collapse) Uniformity特性的极端反例,是所有数据映射到单位超球面同一个点上,这极度违背了Uniformity原则,因为这代表所有数据...
最近深度学习两巨头 Bengio 和 LeCun 在 ICLR 2020 上点名Self-Supervised Learning(SSL,自监督学习)是 AI 的未来,而其的代表的 Framework 便是Contrastive Learning(CL,对比学习)。 另一巨头 Hinton 和 Kaiming 两尊大神也在这问题上隔空过招,MoCo、SimCLR、MoCo V2 打得火热,这和BERT之后,各大公司出XL-Net...