Contrastive Self-Supervised Learning 的对比学习框架和设计新方法

时间 2021-07-13

标签自监督无监督学习繁體版

原文原文链接

https://towardsdatascience.com/a-framework-for-contrastive-self-supervised-learning-and-designing-a-new-approach-3caab5d29619 近来，一系列“新颖”的自监督学习领域算法取得了不错的成果，如：AMDIM[2]，CPC[3]，Moco[5]，SimCLR[4]，BYOL[6]等。

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1. 框架学习方法_对比自我监督学习和设计新方法的框架
2. 对比学习框架SimCLR解读
3. 对比学习（Contrastive Learning）相关进展梳理
4. Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning
5. Contrastive Multiview Coding（多视角的对比学习编码）
6. 对比损失Contrastive Loss
7. Contrastive Learning Of Structured World Models
8. Contrastive Loss (对比损失)
9. Contrastive Loss(对比损失)
10. 对比主流深度学习框架
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