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统一自监督学习框架 （华为）
监督学习
对象
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框架
模型
自我监督学习(SSL)方法旨在利用大量未标记数据进行机器学习(ML)，但其基本原理通常是特定于方法的。从具身学习的生物学第一性原理衍生的SSL框架可以统一各种SSL方法，帮助阐明大脑中的学习，并可能改进ML。SSL通常将每个训练数据点转换为一对视图，将这一对的知识用作正(即非对比)自监督标志，并可能将其与不相关(即对比)的负样本对立。在这里，我们表明这种类型的自我监督是神经科学概念的不完整实现，即EfferenceCopy(EC)。具体来说，大脑还通过输出 (即运动命令)来改变环境，但是它会向自己发送完整命令的EC，即不仅仅是一个SSL信号。此外，它的动作表示可能是自我中心的。
用户1908973
2023-09-01
167
0
智能的几点随想
开源
人工智能
监督学习
ios
梳理一个实现AGI的简单框架 更好智能的各个维度： 下面所列方法均有开源代码。 0 《人工智能的未来》（On Intelligence）一书，是由杰夫•霍金斯介绍了大脑的智能属性之一是预测， prediciton（预测的各个角度：4d时空预测，DFP多传感器相互的属性等信息预测-6表示方法， 发展progressive着提高预测的精度，cGAN各种条件下的预测）；监督学习的标签预测，特定环境的特定行动的特定结果的一致性cGAN， Curiosity-driven Exploration by Self-s
用户1908973
2018-07-20
280
0
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