公开课打怪团 | 无监督学习最新论文解读（直播回顾）

How you doing?（Joy式微笑）

大家9月好，我是文摘菌 ?

上周，文摘菌请到了刘彦镔小哥哥，给大家带来了主题为“最新论文解读：无监督视频表示”的直播！

这场直播的内容，也是被公认为是人工智能下一个风口的“无监督学习”。近年来，随着深度学习在有监督学习领域取得突破性进展，无监督学习成为了新的研究热点。无监督学习这种利用无标注数据进行分析的方式成本较低!!有较大的发展空间。

主讲人：

刘彦镔：是天津大学本科/硕士，目前悉尼科技大学（UTS）在读PhD。研究领域涉及深度学习、增强学习及其在视频分析领域的应用。目前关注方向：视频动作识别 (action recognition)、无监督视频表示 (unsupervised video representation)及少样本 (few-shot)学习。欢迎围观他的个人主页 https://csyanbin.github.io/

文摘菌的take-home points

• 监督学习的输入数据既有数据又有标签（比如标注为0或1），无监督学习则只使用数据、没有数据的标签;
• 常见的监督学习包括分类（图片分类、新闻分类）和回归（股价预测、票房预测）；常见的无监督学习包括聚类算法和深度学习中常见的GAN;
• 区别于监督学习和无监督学习，“自监督学习”利用数据本身的结构构造标签并用于模型训练，但模型输出与构造的标签不相关，所以可以被认为是一种无监督学习方法;
• 视频预处理非常重要.

PPT回顾▼