监督学习

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向真实世界应用进军：持续自监督学习的挑战

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通过自监督学习发现异常数据

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自我监督学习推进医学影像分类

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盲视频超分辨率：南理工提出不用HR参与也能训练的自监督学习方法

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数据挖掘领域大师俞士纶团队新作：最新图自监督学习综述

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统计学习方法-第 1 章 统计学习及监督学习概论 - kingreatwill

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数据类别不平衡/长尾分布？不妨利用半监督或自监督学习

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Swin Transformer为主干，清华等提出MoBY自监督学习方法，代码已开源

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Swin Transformer为主干，清华等提出MoBY自监督学习方法，代码已开源

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Python 机器学习实战 —— 监督学习（下） - 风尘浪子

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Python 机器学习实战 —— 监督学习（上） - 风尘浪子

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Make GNN Great Again：图神经网络上的预训练和自监督学习

来源：RUC AI Box本文约6500字，建议阅读13分钟本文梳理近年来 GNN预训练和自监督学习/对比学习的相关工作。1 引言近些年来，对图神经网络（GNN）的研究如火如荼。通...

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【源头活水】CVPR 2021 自监督学习论文: 理解对比损失的性质以及温度系数的作用

“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟...

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自监督学习：人工智能中的暗物质，来自Facebook AI Yann LeCun

作者：Yann LeCun，Ishan Misra编译：ronghuaiyang导读Yann LeCun和Ishan Misra对于自监督学习的现状的分析和展望。近年来，人工智能领...

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边界化难题终结者！将自监督学习应用到自动驾驶上 | CVPR 2021

有人说，自动驾驶已经解决了 90% 的问题，但剩下 10% 的问题却是最难解决的，这 10% 包括很多边界化难题，经常被称为 Corner Case。边界化难题一般是指从未遇到过的...

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CVPR 2021 | 不需要标注了？看自监督学习框架如何助力目标检测

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G来自自动驾驶公司轻舟智航和约翰霍普金斯大学的学者提出了一个自监督学习框架，可从未标注的激光雷达点云和配对的相机图像中进行点云运动估计，与现...

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CVPR 2021 | 无需密集人工标签，用于下游密集预测任务的自监督学习方法出炉

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Make GNN Great Again：图神经网络上的预训练和自监督学习

© 作者｜侯宇蓬机构｜中国人民大学硕士生研究方向 | 图机器学习和推荐系统来源 | RUC AI Box1 引言近些年来，对图神经网络（GNN）的研究如火如荼。通过设计基于 GNN...

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图数据的自监督学习介绍

来源：DeepHub IMBA本文约2100字，建议阅读8分钟图自我监督学习是一个有趣的话题，因为大多数数据都是图结构的，并且通常没有标签。深度学习在解决许多复杂的机器学习问题方面...

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组监督学习: 通过可控的解耦表征学习模拟人脑想象力！ ICLR 2021

↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨葛云皓来源丨AI科技评论编辑丨极市平台极市导读 为什么人的大脑能在泛化任务上表现很好？ 本文所提出的组监督学习可以模仿人脑的想象力，通过可控的解耦表...

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清华大学唐杰老师组：自监督学习最新研究进展

作者｜AI Box 来源｜RUC AI Box近年来，深度监督学习取得了巨大的成功。然而，它依赖于手工标签，并且易受攻击的弱点促使学者们探索更好的解决方案。近年来，自监督学习作为一...

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组监督学习: 通过可控的解耦表征学习模拟人脑想象力！ ICLR 2021

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深入探讨：自监督学习的退化解是什么，到底如何避免？

↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨Smarter来源丨Smarter编辑丨极市平台极市导读 本文以如何避免形成推化解作为中心问题出发，从自监督学习的含义开始介绍，解释了InfoNCE...

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计算机视觉中的自监督学习与注意力建模

分享嘉宾：胡瀚博士 MSRA 研究员编辑整理：朱玉石出品平台：DataFunTalk导读：自从深度学习提出以来，AI得到了快速的发展，每年都会有很多成果涌现，2020年也是丰收的一...

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解决训练不稳定性，何恺明团队新作来了！自监督学习+Transformer=MoCoV3

↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨happy审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读 本文是FAIR的恺明团队针对自监督学习+Transformer的一篇实证研究。针对Transforme...

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Facebook如何使用自我监督学习检测仇恨文字和图片？

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视觉的目的是什么？从监督学习到对比学习，回顾CV发展史

本文来源AI科技评论 作者 | 周纵苇@知乎（已授权）摘要：视觉，对于人类或动物来说，似乎是一件稀松平常的事情，我们甚至都不需要去有意识地训练自己，就可以天赋一般地认识世界。对于机...

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视觉的目的是什么？从监督学习到对比学习，回顾CV发展史

作者 | 周纵苇@知乎（已授权）摘要：视觉，对于人类或动物来说，似乎是一件稀松平常的事情，我们甚至都不需要去有意识地训练自己，就可以天赋一般地认识世界。对于机器而言，理解图片却是一...

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【深度】监督学习—从好的label开始

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Yann Lecun：计算机视觉的未来是自监督学习

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