在本文中，作者提出了VideoCLIP，这是一种不需要下游任务的任何标签，用于预训练零样本视频和文本理解模型的对比学习方法。VideoCLIP通过对比时间重叠的正视频文本对 和最近邻检索的负样本对 ，训练视频和文本的Transformer...
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 自监督学习是目前CV各领域的研究热门。通过无标注数据集达到了有标注数据集上的效果，使几乎所有的下游任务都获得了收益。 由何凯明大神一作的《moco》被誉为自监督学习的里程碑。很值...
今天介绍的是卡内基梅隆大学化学工程系的Amir Barati Farimani 教授最新发表在 Nature Machine Intelligence上的文章 ”Molecular contrastive learning of representations via graph neural networks”. 该......
近日，百度在国际顶级期刊《Nature》旗下子刊 《Nature Machine Intelligence》（Impact score 16.65）上发表了AI+生物计算的最新研究成果《Geometry Enhanced Molecular Representation Learning for Property Pr......
本次报道的论文来自于Pranav Rajpurkar，Eric J. Topol等人发表在nature medicine在上的AI in health and medicine。
简介 机器学习 机器学习分为： 有监督学习（Supervised Learning）无监督学习（Unsupervised Learning）强化学习（Reinforcement Learning, RL）有监督学习 线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林 无监督学习 自编码器、生成对...
机器之心专栏 作者：孙桥 来自清华、MIT的研究团队提出了一种基于自监督学习的方法，让自动驾驶模型从已有的轨迹预测数据集中学会正确判断冲突中的礼让关系。 自动驾驶汽车上路时，不可避免的需要学习一些道路上的“潜规则...
图灵奖得主、Meta AI 首席科学家 Yann LeCun 近日在接受 IEEE Spectrum 采访时表示，自监督学习可以用来构建元宇宙，甚至可能打造人类水平的 AI。
代码：https://github.com/csbhr/Self-Blind-VSR
阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）科学家提出了一种新颖的人脸关键点检测方法PIPNet，通过融合坐标回归和热力图回归的优势，并结合半监督学习充分利用大量无标注数据提升跨域的泛化性能，最终得到一个又快又准又稳的人脸关键点...
