近期，FAIR的Kaiming He组发布了关于视频的无监督学习研究：A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning，这篇论文被CVPR2021收录。论文的核心是将近期图像中的无监督学习方法应用在视频...

本文是开源项目https://github.com/datawhalechina/transformers-quick-start-zh项目中计算机视觉的第一篇。关于预训练模型请查阅2021年如何科学的“微调”预训练模型？和transformer简介请查阅我们用transformer干啥？...

5 种监督学习技术：线性回归、Logistic 回归、CART（分类和决策树）、朴素贝叶斯法和 KNN

深度学习在解决许多复杂的机器学习问题方面一直是一个有趣的课题，特别是最近在图数据方面。然而，大多数的解决方案要么是监督或半监督，高度依赖于数据中的标签，导致过拟合和整体鲁棒性较弱。自监督学习(Self-Supervised L...

本文提出了一种可扩展的图结构数据半监督学习方法，通过谱图卷积的局部一阶近似确定卷积网络结构选择。并且在引文网络和知识图数据集的大量实验中，证明了其方法有很大的优势。...

本文主要介绍一篇被 ICLR 2021 会议录用的一篇论文：《Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning》。

话说有位日本网友，买了40多本数学和机器学习相关的书，愣是没有学会，直到遇到了这本，那叫一个相见恨晚呐！

https://github.com/DeepGraphLearning/GMNN

协同训练算法是机器学习中半监督学习的主要方法之一，通过多个学习器的相互协作探索无标记数据中的有效信息。为了深入了解协同训练的发展，把握当前研究的热点和趋势，本文对现有协同训练算法进行整理和总结，并按照改进策略...

近日，与微软合作的一组理论物理学家发表了一篇惊人的论文，将宇宙描述为：进化定律的自学成才系统（a self-learning system of evolutionary laws）。