对比学习

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对比学习

: 对比学习-基于Pytorch实现的对比学习算法-附项目源码-优质项目实战.zip 对比学习是一种机器学习方法，它通过最大化相似样本对之间的相似度和不相似样本对之间的差异性来学习表示。在深度学习领域，对比学习已经成为无监督预训练和自我监督学习的关键技术，尤其在图像识别、自然语言处理等...
评级：5 浏览量：516 收藏量：2 资源大小：166KB 上传时间：2024-05-29

: SimCLR对比学习实现及应用文件主要介绍了如何使用对比学习框架SimCLR来进行无监督的图像特征学习。首先，代码引入了必要的库，包括PyTorch、torchvision等，以及用于数据预处理和模型构建的其他库。然后定义了SimCLRTransform类，该类包含了...
评级：0 浏览量：136 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2024-09-30

: 基于对比学习的方法训练，深度学习部分的代码.zip 在深度学习领域，对比学习是一种有效的无监督学习方法，它通过在高维空间中学习样本之间的相似性关系来提升模型的表示能力。本项目实践主要关注如何应用对比学习到场景标签（Scene Label）的识别任务中，从而提高...
评级：5 浏览量：200 收藏量：1 资源大小：22KB 上传时间：2024-02-19

: 基于pytorch实现的对比学习算法的python源码.zip 因此，我将基于题目中所提到的“基于pytorch实现的对比学习算法的python源码”这一主题，构建一个详细的、关于对比学习算法在Python中基于PyTorch框架实现的知识点的文章。 对比学习（Contrastive Learning）是深度...
评级：0 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：202KB 上传时间：2024-09-27

: 图像检索-基于对比学习+CLIP融合的图像检索算法实现-附项目源码-优质项目实战.zip 在本项目中，提出了基于对比学习和CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型融合的图像检索算法。 对比学习是深度学习中的一种技术，它通过对正负样本对进行比较，使得相似的样本更接近，不相似的样本...
评级：5 浏览量：316 收藏量：2 资源大小：763KB 上传时间：2024-09-06

: 对比学习文献介绍，包含Ts2vec等 对比学习是一种机器学习方法，主要用于无监督或半监督学习，特别是在深度学习中，它通过比较相似的实例（正样本）和不相似的实例（负样本）来学习特征表示。在时间序列分析领域，对比学习已经得到了广泛应用，如TS2...
评级：0 浏览量：273 收藏量：2 资源大小：1.42MB 上传时间：2023-04-21

: 对比学习.pdf 对比学习是一种基于无监督学习的训练方法，它不依赖于传统的标签数据，而是通过比较样本之间的相似性来训练模型。这种方法强调模型应自我发现潜在的特征，而不是通过已有的标签来限制其学习潜力。对比学习的核心思想...
评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：1.96MB 上传时间：2024-12-31

: 深度对比学习综述论文PDF 深度对比学习是近年来在深度学习领域中备受瞩目的研究方向，其主要目标是利用大量无标注数据提升神经网络模型的特征表示能力。对比学习通过构建样本对的方式，使得模型能够学习到具有区分性的特征，从而在无监督或弱...
评级：0 浏览量：1011 收藏量：7 资源大小：2.44MB 上传时间：2023-01-29

: 对比学习 ——simsiam 代码解析。.doc 对比学习 —— Simsiam 代码解析 对比学习是一种无监督学习方法，它可以通过学习数据之间的相似性和差异性来学习有用的表示。 Simsiam 是一种对比学习方法，它的训练方式简单来说就是，一张图片，用不同的方式去...
评级：5 浏览量：529 收藏量：2 资源大小：683KB 上传时间：2022-07-13

: 对比学习与多模态任务实战.zip 一-对比学习算法与实例二-CLIP系列三-多模态3D目标检测算法源码解读： 1-环境配置与数据集概述.mp4 2-数据与标注文件介绍.mp4 3-基本流程梳理并进入debug模式.mp4 4-数据与图像特征提取模块.mp4 5-体素索引位置...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：482B 上传时间：2025-03-13

: HCL:ICLR 2021，带有硬负样本的对比学习 硬负样本的对比学习 我们考虑这样一个问题：如何为对比学习采样好负面的例子？我们认为，与度量学习一样，学习对比表示形式可以从硬否定样本（即难以与锚点区分开的点）中受益。使用硬底片的主要挑战在于，对比...
评级：0 浏览量：1129 收藏量：0 资源大小：1.77MB 上传时间：2021-05-26

: 毕设&课设：基于对比学习的方法训练，深度学习部分的代码.zip 本项目源码主要围绕深度学习的对比学习方法进行研究，旨在训练深度神经网络模型，提高其在特定任务上的性能。具体而言，对比学习是一种无监督学习方法，通过对输入数据进行对比分析，使模型能够学习到更加鲁棒和泛化...
评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：24KB 上传时间：2025-07-09

: PyContrast:PyTorch实施对比学习方法；很棒的学习论文清单 PyContrast此repo列出了最新的对比学习论文，并包括其中许多代码。论文清单找到很棒的对比学习。 PyTorch代码有关SoTA方法的参考实现（例如InstDis，CMC，MoCo等），请参见。预训练模型提供了一组ImageNet无监督的...
评级：0 浏览量：1360 收藏量：3 资源大小：154KB 上传时间：2021-03-18

: 再发力！Facebook AI何恺明等最新研究MoCo (动量对比学习) 第二版.pdf 无监督学习再发力！Facebook AI 研究团队的陈鑫磊、樊昊棋、Ross Girshick、何恺明等人提出了第二版动量对比（MoCo）的无监督训练方法。使用一个MLP投影头和更多的数据增强——建立了比Hinton前一久的SimCLR更强的...
评级：0 浏览量：1343 收藏量：0 资源大小：257KB 上传时间：2020-03-11

: 对比学习综述.pdf "对比学习综述" 对比学习是近年来NLP领域中的一种_hot_topic_，广泛应用于自然语言处理、机器翻译、问答系统等领域。对比学习的主要思想是通过对比样本和负样本之间的差异来学习到更加robust的表示。根据对比学习...
评级：0 浏览量：184 收藏量：0 资源大小：1.57MB 上传时间：2023-08-12

: PyTorch实施“监督式对比学习”（顺带SimCLR）-Python开发 SupContrast：有监督的对比学习本文档以CIFAR为例说明了PyTorch中以下论文的参考实现：（1）有监督的对比学习。论文（2）一个简单的Fr SupContrast：有监督的对比学习本文档以CIFAR为例说明了PyTorch中以下论文的...
评级：0 浏览量：3015 收藏量：2 资源大小：1.44MB 上传时间：2021-05-25

: Python与Java对比学习笔记.pdf Python与Java对比学习笔记 Python与Java是两种流行的编程语言，它们都有其自己的优缺点和应用场景。本笔记旨在通过对比学习Python与Java，帮助读者更好地理解和选择适合自己的编程语言。 Python语言概述 ...
评级：0 浏览量：240 收藏量：0 资源大小：1.33MB 上传时间：2022-11-29

: 基于对比学习与CLIP融合的图像检索算法实现及项目源码分享本项目基于对比学习与CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型的融合，提出了一种新的图像检索算法实现，并提供了项目源码及其在实际案例中的应用。 对比学习是深度学习中的一种无监督学习方法，它...
评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：1.28MB 上传时间：2025-07-18

: 其中内容有关于对比学习实验之前的了解 对比学习实验之前的了解 对比学习是深度学习中的一种自监督学习方法，通过学习对两个事物的相似或不相似进行编码来构建表示。该方法通过 Contrastive Self-Supervised Learning（对比自监督学习）实现，其中 DIM...
评级：0 浏览量：131 收藏量：0 资源大小：938KB 上传时间：2023-02-23

: 基于Python实现的推荐系统图对比学习算法源码详解随着机器学习技术的不断进步，基于图结构的对比学习算法在推荐系统中的应用逐渐成为研究的热点。本项目是一个深入探索此领域应用的实例，它基于Python语言开发，涵盖了丰富多样的对比学习算法实现。项目内容包括566...
评级：0 浏览量：57 收藏量：1 资源大小：153.79MB 上传时间：2025-02-25

: AAAI 2021上与【对比学习】相关论文（五篇）近期，所有paper list 放出，本文发现对比学习（Contrastive Learning）相关的投稿paper很多，这块研究方向这几年受到了学术界的广泛关注，并且在CV、NLP等领域也应用颇多。
评级：0 浏览量：1160 收藏量：0 资源大小：16.78MB 上传时间：2021-01-06

: SupContrast:PyTorch实施“监督式对比学习”（顺带SimCLR） SupContrast：监督式对比学习 此库使用CIFAR作为说明性示例，涵盖了PyTorch中以下论文的参考实现：（1）监督式对比学习。（2）视觉表示对比学习的简单框架。损失函数损耗函数在losses.py花费features （L2归一化...
评级：0 浏览量：2753 收藏量：3 资源大小：1.44MB 上传时间：2021-03-19

: 加入对比学习的语义相似度计算Similarity.zip 加入对比学习的语义相似度计算Similarity.zip
评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：2.64MB 上传时间：2021-07-02

: 近期必读的与ICML 2020【对比学习】相关的论文（六篇）与往年相比，ICML 2020的接收率正逐年走低。本文发现基于对比学习（Contrastive Learning）相关的paper也不少，对比学习、自监督学习等等都是今年比较火的topic，受到了很多人的关注。
评级：0 浏览量：858 收藏量：0 资源大小：11.39MB 上传时间：2020-09-16

: ConVIRT-pytorch:图像和文本对的对比学习表示。 ConVIRT Paper的Pytorch实施图像和文本对的对比学习表示ConVIRT论文中描述的体系结构的Pytorch实现：从成对的图像和文本中进行医学视觉表示的对比学习张宇豪，江航，三浦康秀，克里斯托弗·曼宁，柯蒂斯·P·朗格兹Eduardo Reis的非官方开源...
评级：0 浏览量：539 收藏量：2 资源大小：12KB 上传时间：2021-05-26

: 基于自监督对比学习的故障诊断算法设计源码在深入研究和应用基于自监督对比学习的故障诊断算法设计源码之前，首先需要明确自监督学习、对比学习以及它们在故障诊断中的作用和重要性。自监督学习是机器学习中的一种无监督学习方法，它通过让模型预测数据的一...
评级：0 浏览量：273 收藏量：2 资源大小：168KB 上传时间：2024-10-01

: 样例对比学习->类别监督对比学习脉络梳理在这个脉络下，我们主要关注三种类型的对比学习：实例级对比学习、类别级对比学习和聚类级对比学习。实例级对比学习是最基础的模式，每个样本被视为一类，其他所有样本都是其负样本。这种设置带来了训练开销大的...
评级：0 浏览量：302 收藏量：1 资源大小：4.62MB 上传时间：2023-06-17

: contrastive-learning:对比学习方法 对比学习方法支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。有什么可用的？使用SimCLR进行对比学习预训练通过停止梯度进行在线线性评估Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合...
评级：0 浏览量：4141 收藏量：0 资源大小：27KB 上传时间：2021-03-10

: 对比学习论文综述1 对比学习是一种深度学习方法，主要用于无监督学习和自我监督学习，通过比较样本之间的差异来学习表示。这种方法在图像识别、自然语言处理等多个领域都取得了显著的效果。本文将深入探讨几种对比学习的代表性方法，...
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：870KB 上传时间：2022-08-03

: 对比学习在快手推荐场景的应用探索.pdf 对比学习在快手推荐场景的应用探索推荐系统是现代互联网服务中的关键组成部分，旨在根据用户的行为、兴趣和偏好为他们提供个性化的内容。然而，推荐系统在实际应用中面临着两大挑战：数据分布偏差和数据稀疏性。...
评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：3.87MB 上传时间：2022-03-28

: 对比学习训练无监督密集型信息检索模型内容概要：本文探讨了使用对比学习方法训练无监督密集型信息检索（IR）模型的技术与效果。研究团队通过在不同任务上对多种数据集进行实验，展示了一个基于MoCo架构的对比学习模型——Contriever，在零样本和小样本...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：670KB 上传时间：2024-12-03

: Python机器学习作业项目：基于ReChorus框架的异构图增强对比学习源码 Python机器学习作业项目：基于ReChorus框架的异构图增强对比学习源码是一个通过ReChorus框架对异构图增强对比学习进行复现的项目。该项目的核心工作包括对已有框架的修改和新功能的增加，如新数据集文件夹、数据读取...
评级：5 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：142.49MB 上传时间：2024-11-02

: 「视觉表示对比学习简单框架」（Geoffrey Hinton新论文）.zip 近日，深度学习先驱Geoffrey Hinton领衔的Google大脑团队发布了他们在视觉表示对比学习的最新研究成果-SimLCR，建立了新的SOTA视觉ImageNet识别模型，76.5%的top-1准确度，比以前的水平提高了7%，与监督的ResNet-50...
评级：0 浏览量：285 收藏量：0 资源大小：5.25MB 上传时间：2020-02-16

: 对比学习代码contrastive-codes.zip 对比学习是一种在无监督或弱监督环境中训练深度学习模型的技术，它通过学习区分样本之间的相似性和差异性来增强模型的表示能力。在这个"contrastive-codes.zip"压缩包中，包含的是对比学习相关的代码实现、超参数...
评级：0 浏览量：432 收藏量：2 资源大小：39.76MB 上传时间：2021-06-25

: 基于生成对抗网络和对比学习的聚类表征对齐推荐系统设计源码该项目名为“基于生成对抗网络和对比学习的聚类表征对齐推荐系统设计源码”，是一套旨在提高推荐系统性能和准确性的算法实现。该系统的核心是利用生成对抗网络（GAN）和对比学习进行表征对齐，同时通过聚类技术优化...
评级：0 浏览量：68 收藏量：1 资源大小：32.33MB 上传时间：2025-02-13

: 基于自监督对比学习的深度神经网络对抗鲁棒性提升.pdf "基于自监督对比学习的深度神经网络对抗鲁棒性提升" 本文提出了一种基于自监督对比学习的深度神经网络对抗鲁棒性提升方法，旨在提高深度神经网络在对抗攻击下的鲁棒性。该方法使用自监督对比学习来改善模型在对抗...
评级：0 浏览量：237 收藏量：0 资源大小：2.15MB 上传时间：2021-09-25

: specific_cl:Code for NeurIPS 2020文章“通过有限注解对医学图像分割的全局和局部特征进行对比学习” 带有有限注解的医学图像分割的全局和局部特征的对比学习 该代码适用于“带有有限注解的医学图像分割的全局和局部特征的对比学习”一文，在NeurIPS 2020（第34届国际神经信息处理系统国际会议）上作为口头报告被接受...
评级：0 浏览量：298 收藏量：0 资源大小：63KB 上传时间：2021-05-05

: 毕设&课程作业_基于对比学习的方法训练，深度学习部分的代码.zip 【基于对比学习的方法训练，深度学习部分的代码】在计算机科学领域，特别是机器学习和人工智能的分支，深度学习已经成为一种主流技术，用于处理各种复杂任务，如图像识别、自然语言处理和语音识别等。对比学习是一...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：23KB 上传时间：2024-01-16

: 对比学习&自监督学习（视频资料&PDF资料）.zip 对比学习和自监督学习是深度学习领域中的两种重要学习策略，它们在无监督或弱监督情况下，通过挖掘数据内在的结构和模式来提升模型的学习能力。这两种方法在人工智能的各个分支，如计算机视觉、自然语言处理等，都有...
评级：0 浏览量：174 收藏量：1 资源大小：520.09MB 上传时间：2023-03-29

: SimCLR：SimCLR的PyTorch实现：视觉表示形式对比学习的简单框架 PyTorch SimCLR：视觉表示形式对比学习的简单框架带有完整文档的博客文章：另请参见。安装 $ conda env create --name simclr --file env.yml $ conda activate simclr $ python run.py 配置文件在运行SimCLR...
评级：0 浏览量：3296 收藏量：1 资源大小：18KB 上传时间：2021-02-03

: Awesome-Graph-Contrastive-Learning:图对比学习方法的集合很棒的图对比学习 图对比学习方法的集合。论文参考及实施InfoMax2020年通过图形互信息最大化（WWW）进行图形表示学习作者：彭震，黄文兵，罗敏楠，郑庆华，于蓉，徐挺阳，黄俊洲 InfoGraph：通过互信息最大化（ICLR...
评级：0 浏览量：1144 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-04-12

: 多任务对比学习的自监督视频表达.pdf 在多任务对比学习的框架下，自监督视频表达的目的是通过不依赖于人工标注的自监督学习方法来学习视频中的有效特征表示。这一研究领域结合了多任务学习和对比学习的理念，旨在提升模型对视频内容的理解与分析能力，使...
评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2025-05-12

: 医学图像分割-基于对比学习的半监督分割网络实现医学图像分割-附项目源码-优质项目实战.zip 本次分享的项目即是其中的一个实例，该项目结合了对比学习与半监督学习的技术，旨在提高医学图像分割的准确度和效率。 对比学习作为一种无监督学习方法，近年来在图像识别和处理领域表现出了巨大的潜力。它主要通过...
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: 图数据分析中基于对比学习的异常检测算法的Python实现及应用-含代码及详细解释说明内容概要：本文介绍了一种基于对比学习的图异常检测算法，涵盖数据预处理、对比样本构建、模型设计（含选择适当的GNN架构及设计对比学习模块）、异常检测流程、结果评估方法和代码实例六个主要环节。文章特别强调在...
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: 【深度图像聚类】基于对比学习与伪标签的深度图像聚类算法研究：PCDAC和DTPC算法设计与实现（论文复现含... 内容概要：本文深入探讨了基于对比学习与伪标签的深度图像聚类算法，特别是PCDAC（基于对比学习和分布对齐的聚类）和DTPC（动态阈值聚类）两种改进算法。PCDAC通过内存库存储历史信息来校正伪标签并引入分布对齐策略...
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: 对比学习效果差？谷歌提出弱语义负样本，有效学习高级特征！.rar 在当前的AI领域，对比学习（Contrastive Learning）已经成为了一种重要的无监督学习方法，尤其是在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及深度学习等子领域中。谷歌作为行业的领导者，一直在探索如何提升对比...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：3.56MB 上传时间：2023-10-18

: 基于类感知对比学习的半监督故障诊断.pdf 为了解决这一难题，研究人员提出了一种基于类感知对比学习的半监督故障诊断方法。这种方法充分挖掘了无标签数据的潜在信息，通过构建对比损失函数，强化模型对故障类别的判别能力，从而提高诊断的准确性。类感知...
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