训练得益于大量的数据，A数据集有标注，B数据集无标注。如何利用A数据集在B数据集上取得效果，这是经典的Domain adaptation问题。

代码: https://github.com/Z-Zheng/ChangeStar

对比学习中的温度系数是一个神秘的参数，大部分论文都默认采用小的温度系数来进行自监督对比学习（例如0.07，0.2）。然而并没有对采用小温度系数的解释，以及温度系数是如何影响学习过程的，即温度系数这个角色的意义。...

在如今的 NLP 领域，几乎每项任务中都能看见「基于 Transformer 的预训练语言模型（T-PTLM）」成功的身影。这些模型的起点是 GPT 和 BERT。而这些模型的技术基础包括 Transformer、自监督学习和迁移学习。T-PTLM 可使用自...

从大规模的数据中进行预训练，在计算机视觉中得到了广泛应用，也是在特定任务上得到高性能模型的基础。

论文地址: https://arxiv.org/pdf/2108.07002.pdf

大家好，我是东哥。下面是几位机器学习权威专家汇总的725个机器学习术语表，非常全面了，值得收藏！英文术语中文翻译0-1 Loss Function0-1损失函数Accept-Reject Sampling Method接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法Accumulated...

深度学习算法是分析、恢复和转换生物成像数据的强大工具，但存在使用不当的可能性。本文作者讨论了研究人员在使用深度学习进行显微镜研究时需要考虑的重要概念，如何验证深度学习获得的结果以及选择合适的工具时应该考虑...

机器学习是人工智能的一个分支,包括从数据中自动创建模型的算法。从高层次上讲,机器学习有四种:监督学习、无监督学习、强化学习和主动机器学习。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。由...

自编码器是神经网络的一种，是一种无监督学习方法，使用了反向传播算法，目标是使输出=输入。 自编码器内部有隐藏层 ，可以产生编码表示输入。1986 年Rumelhart 提出。...