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LeCun领导下的Meta AI，押注自监督
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来源：机器之心本文约1500字，建议阅读5分钟Meta 的 MAE 建立在一种名为 Transformer 的神经网络架构基础之上。 自监督学习真的是通往 AGI 的关键一步？ Meta 的 AI 首席科学家 Yann LeCun 在谈到「此时此刻要采取的具体措施」时，也没有忘记远期的目标。他在一次采访时说：「我们想要构建像动物和人类一样学习的智能机器。」 近几年，Meta 发表了一系列关于 AI 系统自监督学习（SSL）的论文。LeCun 坚定地认为，SSL 是 AI 系统的必要前提，它可以帮助 AI 系
数据派THU
2022-07-25
191
0
Curriculum Labeling：重新审视半监督学习的伪标签
腾讯云测试服务
SSL 证书
https
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读9分钟与微调相反，重新初始化模型确实显著提高了准确性，展示了一种替代且可能更简单的解决方案来缓解确认偏差问题。 Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)。 Pseudo-Labeling (PL) 通过将伪标签应用于未标记集中的样本以在自训练周期中进行模型训练。Curriculum Labeling (CL)中，应用类似课程学习的原则，通过在每个自学习周期之前重新启动模型参数来避免概念
数据派THU
2022-07-19
483
0
CVPR 2022丨无监督预训练下的视频场景分割
编程算法
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https
来源：腾讯优图实验室本文约3000字，建议阅读5分钟对于视频场景分割任务，如何更好地在无标注长视频上进行自监督预训练？如何运用视频特征对该任务进行建模？ 前言 对于视频场景分割任务，如何更好地在无标注长视频上进行自监督预训练？如何运用视频特征对该任务进行建模？腾讯优图实验室、深圳大学、KAUST等机构的研究成果入选今年CVPR 2022会议。 近年来，基于自监督（Self Supervised Learning ，SSL）方法在各计算机视觉任务上表现出强大的学习能力和泛化性，并随着如MoCo、SimCLR
数据派THU
2022-06-08
627
0
【CVPR2022】UniVIP：自监督视觉预训练的统一框架
tcp/ip
SSL 证书
https
监督学习
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟我们提出了统一自监督视觉预训练（UniVIP） 论文标题：UniVIP: A Unified Framework for Self-Supervised Visual Pre-training 论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.06965 作者单位：中国科学院自动化研究所 & 商汤科技 & 南洋理工大学 自监督学习 (SSL) 有望利用大量未标记的数据。然而，流行的 SSL 方法的成功仅限于像 ImageNet 中的单中心对象图像，并且忽
数据派THU
2022-03-21
503
0
Yann LeCun 最新发声：自监督+世界模型，让 AI 像人类与一样学习与推理
监督学习
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SSL 证书
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深度学习
来源：AI科技评论本文约6100字，建议阅读10+分钟Yann LeCun提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。 如何突破当代人工智能（AI）的瓶颈？不同学者存在不同观点。 总体来看可以概括为两类，其一监督学习者，提倡通过改善数据标签质量，从而完善监督学习。代表人物有发起“以数据为中心AI”革命的吴恩达，提倡设计“合成数据自带所有标签”的Rev Lebaredian。 其二，无监督学者，例如Yann LeCun，提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。 近日，Yann LeCun在met
数据派THU
2022-03-04
230
0
134个预训练模型、精度高达85.1%，百度视觉算法最强基石PaddleClas全新升级
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深度学习
人工智能
SSL 证书
https
本文介绍了PaddleClas作为一个超强的图像分类任务的工具集，可以助力开发者训练出更好的视觉模型并快速应用落地。
数据派THU
2020-12-31
635
0
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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