每天给你送来NLP技术干货！----本文转载自 | 知乎作者 | 光某人地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467A『引入』深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学...
来源：PaperWeekly本文约4500字，建议阅读10+分钟本文率先提出了无监督图结构学习的范式，旨在不依赖标签信息的条件下，从数据本身中学习更普适、更高质量的图结构。©作者 | Yuki研究方向 | 推荐系统，图神经网络论文题目：To...
域适应是在标签稀缺时实现学习的一项重要任务。虽然大多数工作只关注图像模态，但存在许多重要的多模态数据集。为了利用多模态进行域适应，我们提出了跨模态学习，我们通过相互模仿来加强两种模态的预测之间的一致性。我们...
Self-supervised Learning of Depth Inference for Multi-view Stereo (CVPR2021)
随着机器学习越来越广泛的进入我们的生活，机器学习对我们生活的影响越来越大。作为一个计算机行业的工作者，机器学习学科的学习是必不可少的。说来惭愧，博主本是智能科学与技术专业毕业，《机器学习》《模式识别》《智能科...
现代机器学习模型通常使用手工设计的特征和固定的学习算法，然后针对特定的任务从零开始进行训练，特别是在可以收集大量数据和可以使用大量计算资源的很多领域，深度学习都取得了巨大的成功。然而，还有一些任务，其数据本身是...
机器学习按照学习数据经验的不同，即训练数据的标签信息的差异，可以分为监督学习（supervised learning）、非监督学习（unsupervised learning）、半监督学习（semi- supervised learning）和强化学习（reinforcement learning）。...
机器学习是教计算机执行人类与生俱来的活动：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型，具有极强的自适应性能，并将专家理论和老师傅现场的经验相结合，在智能制造领域越来越...
Yann LeCun认为，「能量模型」开辟了通往「抽象预测」的道路，为能够进行规划的人工智能提供了「统一世界模型」。
有监督学习：预先定义好的一组标签（比如禾本科植物：小麦、玉米、水稻、高粱、高羊茅、剪股颖、早熟禾、燕麦、稗、茅、狗尾巴草），通过机器学习后获得的结果是在预先定义好的标签内（比如：燕麦）。...
