Публикации по теме self-supervised-learning

Публикации по теме 'self-supervised-learning'

Автономное обучение с подкреплением — Позволяет алгоритмам лучше понять МИР;

Исследовательская группа Калифорнийского университета в Беркли говорит, что сочетание самоконтролируемого и автономного RL может создать алгоритмы, которые понимают мир через действия +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Выражение «поступки говорят громче слов» впервые появилось в печати почти 300 лет назад. Новое исследование подтверждает эту точку зрения, утверждая, что сочетание самоконтролируемого и автономного обучения с подкреплением (RL) может привести к новому классу..

SimCLR в простых терминах

Простое объяснение SimCLR в 1 предложении, 1 минуте и 5 минутах SimCLR расшифровывается как Простая платформа для C контрастного L получения V . сильные>исуальные R представления. Здесь нужно выполнить несколько шагов, а в оригинальной статье (в числе прочих авторов Тин Чен и Джеффри Хинтон ) используются сложные слова, так что это может показаться пугающим, но как только вы понять это концепция довольно проста и интуитивно понятна. Итак, что такое SimCLR? Резюме..

Краткая заметка об обучении с самостоятельным наблюдением — Контрастное обучение

Самостоятельное обучение Почему, когда и как. Обучение с учителем требует маркировки действий. Полностью неконтролируемые методы обучения имеют ограниченный успех. Методы самоконтроля предлагают золотую середину, используя структуру данных для создания помеченных данных для подачи моделей обучения с учителем. Сеть обучается с помощью обучения с учителем, но метки создаются автоматически на основе некоторых правил выборки. В целом существует три класса методов автоматической..

Для (просто) горсти ярлыков

SSL для табличных данных Введение В этом посте я хочу дать краткий общий обзор нескольких недавних (по состоянию на 2023 год) статей о SSL для табличных данных. SSL означает как полуконтролируемое обучение, так и самоконтролируемое обучение, и, по-видимому, это не единственное, что объединяет эти две концепции. Этот пост будет посвящен полуконтролируемому обучению, но коснется самоконтроля, поскольку эти два понятия связаны друг с другом. Этот пост не для новичков — если вы хотите..

Patch2Self: Самоконтролируемое шумоподавление с помощью статистической независимости

Всем привет! В этом посте я расскажу о нашей работе Patch2Self [1], которая была представлена в качестве презентации на конференции по системам обработки нейронной информации , 2020: https://papers.nips.cc/ paper / 2020 / hash / bc047286b224b7bfa73d4cb02de1238d-Abstract.html Я опишу следующие три ключевых момента инноваций для Patch2Self, нацеленных на аудиторию как машинного обучения , так и обработки медицинских изображений / сигналов : Он использует самоконтролируемое..

Самостоятельное обучение для графиков

Авторы: Паридхи Махешвари, Джиан Вора, Шармила Редди Нанги, часть проекта курса Stanford CS 224W. Большая часть глубокого обучения вращается вокруг поиска богатых представлений неструктурированных данных, таких как изображения, текст и графики. Обычные методы пытаются найти эти представления, используя некоторую конечную цель, которую мы хотим выполнить. Обычно это делается в контролируемой среде, где мы пометили данные. Однако во многих реальных приложениях у нас нет меток, связанных..

Метод ETH в Цюрихе и Калифорнийском университете в Беркли автоматизирует глубокое обучение, моделируя прошлое

В области обучения с подкреплением (RL) спецификации задач обычно разрабатываются экспертами. Обучение на демонстрациях и предпочтениях требует значительного человеческого взаимодействия, а вручную закодированные функции вознаграждения, как известно, сложно определить. Если бы все эти вручную разработанные части и спецификации системы RL можно было бы заменить автоматически обучаемыми компонентами - как это все чаще происходит в других областях искусственного интеллекта - это было бы..