对比学习是一种通过对比正反两个例子来学习表征的自监督学习方法。...对于自监督对比学习，下一个等式是对比损失： 在很多情况下，对比学习只需要对每一个样本生成一个正样本，同一个batch内的其他样本作为负样本，实现如下： def contrastive_loss(x,.../ (sim_matrix.sum(dim=1) - pos_sim) loss = - torch.log(loss).mean() return loss 如果要用生成的负样本进行对比
Tensorflow 由 Python API 编写，通过 C/C++引擎 加速； 使用 数据流图 生成 深度学习 中 最常见的 基本单元 。...指定的默认graph 中进行操作) Session (会去遍历那些具有依赖关系的op) Operation (节点) ---- [1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
现在已经有不少采用自监督-对比学习的方法取得了领先的效果。目前（2020.10）来说这个领域貌似还比较新，没有找到很系统的讲解介绍资料。...对比模型是如何工作的？...对比学习核心就是要学习一个映射函数f(x)，把样本 x 编码成其表示 f(x)，对比学习的核心就是使得这个 f(x) 满足下面这个式子： 这里 x+ 指的是与x 相似的数据（正样本）， x-...如果用向量内积来计算两个样本的相似度，则对比学习的损失函数可以表示成： 其中对应样本 [公式] 有1个样本和N-1个负样本。...可以发现，这个形式类似于交叉熵损失函数，学习的目标就是让 [公式] 的特征和正样本的特征更相似，同时和N-1个负样本的特征更不相似。在对比学习的相关文献中把这一损失函数称作InfoNCE损失。
对比学习一般是自监督学习的一种方式 什么是自监督学习 自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征...基于对比（Contrastive Based） 从最近的热度来看，目前自监督学习主要集中在第三种，这里我们也重点介绍第三种方法-对比学习，其他方法可以查看https://blog.csdn.net/sdu_hao.../article/details/104515917 对比学习 该类方法主要是通过一个辅助任务，构建正负样本，通过比较正负样本的距离差来进行学习。...函数 对比学习常见模型 1....CLEAR: Contrastive Learning for Sentence Representation 借鉴SimCLR的思想，在文本表征中饮用对比学习的思路。
众所周知，使用对比学习(修改样本，loss等小trick)就可以显著提高模型的泛化能力，所以我们都需要掌握这项"技艺"。...换句话说，通过辨别一个物体的视觉特征，能够在它和其他事物之间形成对比。...对比学习的工作原理类似，目的是从图像中提取特征，同时努力将相似的图片（也称为正对）放在一起，而将不同的图片（也称为负对）放在很远的地方。...目前对比学习已经做了大量的研究，本文从《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》一文中的提出的SimCLR...入手，SimCLR基本可以认为是学对比学习的基石了。
调度异步任务。。。。。testAllOfAnyOf*******************************
本文转自陈云的《深度学习框架PyTorch:入门与实践》。感觉现在还很难说哪个深度学习框架更好（只有更流行的）。...目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有TensorFlow、Caffe、Theano、Keras等，常见的深度学习框架如下图所示。 ?...尽管Theano即将退出历史舞台，但作为第一个Python深度学习框架，它很好地完成了自己的使命，为深度学习研究人员的早期拓荒提供了极大的帮助，同时也为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向： 以计算图为框架的核心...由于Google在深度学习领域的巨大影响力和强大的推广能力，TensorFlow一经推出就获得了极大的关注，并迅速成为如今用户最多的深度学习框架。...学习Keras十分容易，但是很快就会遇到瓶颈，因为它缺少灵活性。另外，在使用Keras的大多数时间里，用户主要是在调用接口，很难真正学习到深度学习的内容。 点评：入门最简单，但是不够灵活，使用受限。
，最近看到了好多用超图做推荐的，所以今天跟大家分享一篇超图结合对比学习的推荐方法，时间不足的小伙伴可以进入第二节懒人阅读 1....本文提出了一种新的自监督推荐框架HCCF，以通过超图增强的跨视图对比学习架构共同捕获局部和全局协同关系。超图结构学习增强基于 GNN 的 CF 范式的判别能力，从而全面捕捉用户之间复杂的高阶依赖关系。...（人话：学习一个超图结构来反映依赖关系） 最后，引入了一种新的超图对比学习架构，具有互补的自提炼视图。...3.4.1 超图引导的对比 通过最大化显式用户-商品交互关系和隐式基于超图的依赖关系之间的一致性来设计对比学习组件。...模型通过对比生成的正例和负例来学习判别表征。
宽度 & 深度学习 特点对比 推荐系统 模型介绍 实验过程与实验结果 实验总结 为了提高神经网络的性能，是应该增加宽度呢？还是应该增加深度呢？增加宽度和增加深度各有什么样的效果呢？...本文对论文《Wide & Deep Learning for Recommender Systems Heng-Tze》中关于宽度模型和深度模型的对比实验进行介绍。...作者对比了三种模型，如下图，分别是宽度模型（wide models），深宽结合模型（wide&deep models）深度模型（deep models）。...作者介绍了Wide＆Deep学习框架，以结合两种模型的优势。 作者在Google Play的推荐系统上制作并评估了该框架，Google Play是一个大规模的商业应用商店。...通俗地讲： 1.wide models能够从训练数据中学习到重要的特征，对训练数据达到高度拟合。
EMNLP2021上的一篇论文Aligning Cross-lingual Sentence Representations with Dual Momentum Contrast提出基于双Momentum网络的对比学习方法...对比学习最近非常火，尤其是以SimCES为首所提出的利用Dropout作为正样本的无监督学习方法。
---- ©作者 | 吴桐 研究方向 | 推荐系统 来自 | PaperWeekly 什么是对比学习？...Metrics learning + self-supervised learning 对比学习在解决什么问题？...有监督学习天然所带来的问题：泛化能力、过拟合、对抗攻击等等 有监督学习本身就无法使用无标签的数据 现有的对比学习方法 实验结果就没贴了，肯定是牛逼呗，而且因为是比较老的 paper 了，所以看这些...一点小思考 对比学习的优势： 可以比较好的单独优化 representation，和下游任务无关，能够最大程度上的保留 meta-information，如果一旦做有监督的学习，那抽取出来的信息就是和当前目标相关的...learning papers. https://github.com/asheeshcric/awesome-contrastive-self-supervised-learning [6] 张俊林：对比学习
关于对比学习相关知识，我们之前分享过比较多的文章： 聊一聊大火的对比学习 从顶会论文看对比学习的应用！...谈推荐场景下的对比学习 张俊林：对比学习研究进展精要 NLP与对比学习的巧妙融合，简单暴力效果显著！...此篇接上篇《对比表示学习必知的几种训练目标》.关于对比学习,除了那些优化目标必须知道,还必须知道以下要点....更大的Batch Size 在很多对比学习方法中,使用一个较大的batch size至关重要,例如SimCLR和CLIP.特别是样本依赖于Batch内负采样.仅当batch size足够大才有足够的负样本...《Debiased Contrastive Learning》这篇论文研究了对比学习中的采样偏差问题,提出了一个纠偏的loss.在无监督的环境中，由于我们不知道真实的标签，我们可能会意外地采样False
模仿学习介绍 模仿学习是将专家经验作为样本进行强监督学习的一种方法。...模仿学习对比强化学系 模仿学习 优点： 1.简单、稳定的监督学习过程 缺点： 1.需要提供榜样行为数据 2.需要处理多解型行为（例如 绕过障碍物，可以从左边或者右边，但是专家数据不一定覆盖所有行为...，可以用多元高斯分布去等方法去处理） 3.不能超越人类水平 强化学习 优点： 1.可以超越人类水平 缺点： 1.需要设置奖励函数 2.必须解决策略探索性问题 3.训练可能不收敛、不稳定 结合模仿学习和强化学习...：Pretrain＆Finetune 1.使用模仿学习训练出模型，作为预训练。...2.使用强化学习对模型进行改进。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
最近，对比学习（CL）已成为一种无监督的图表示学习的非常热门的方法。大多数图CL方法首先在输入图上进行随机扩充，得到两个视图，并使两个视图的表示一致性最大化。...在本文中，作者提出了一种新的具有自适应增强的图对比表示学习方法，该方法结合了图的拓扑和语义方面的各种先验。 具体来说，在拓扑级别，本文基于节点中心性度量设计增强以突出重要的连接结构。...实验表明，提出的方法始终优于现有的最新方法，甚至超过了一些监督学习的对应方法，这证明了采用自适应增强的对比框架的有效性。 ?
近两年，该调查中使用深度学习工具的投票者所占份额保持稳定。2018 年有 33% 的投票者使用深度学习工具，2017 年和 2016 年分别有 32% 和 18%。 ?...谷歌维护的 TensorFlow 仍然占主导地位，而发展迅速的可作为构建在 TensorFlow 和 MXNet 等框架上的高级 API的 Keras 深度学习框架占有第二大份额。 ? ?...当前 PyTorch 这款深度学习框架已和 Caffe2（更轻量级/更快的深度学习框架） 合并。预计在2018下半年，将会看到 PyTorch1.0版本，相信该框架也会逐渐占据更大的份额。 ?...深度学习工具排名： Tensorflow, 29.9% Keras, 22.2% PyTorch, 6.4% Theano, 4.9% Other Deep Learning Tools, 4.9% DeepLearning4J...TFLearn, 1.1% Torch, 1.0% Lasagne, 0.3% Amusi总结： 以 TensorFlow 为主，并学会 Keras和 PyTorch ; TensorFlow 市场接收度高/ 学习文档全
就算咱们不需要写前端页面、桌面客户端、移动APP，可能也还是需要学习和了解一下 JavaScript。...鉴于此，咱们还是很有必要学习和了解一下 JavaScript 的。...作为高级语言，JavaScript 和 Python 具有很多相似的东西，接下来咱们就对比 Python 简单入门学习一下 JavaScript。...最后 这样对比起来，是不是觉得 JavaScript 和 Python 的语法相差并不算大。 作为高级编程语言，其发展已经有愈加融合的趋势了。也就是你的特性我拿来用，我的特性你拿来用。...这样，也方便学习和使用者触类旁通快速掌握并进行编码。 你学习 JavaScript 踩过什么坑？有什么好的建议？欢迎留言分享~
本文是 yarn 学习笔记，主要参考 《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》，对比 yarn 和 kubernetes 的实现差异。...抢占是用户在需要资源时将闲置时出让给其他用户的资源回收, 抢占会先发送给 AM 处理，如果没有处理才会心跳给 NM 强制 KILL 调度逻辑和 kubernetes 的对比 # 简化后的 kubernetes...ContainerManagerImp 中 NM 维护了三类状态机: Application (和 RM 里面 RMApp 状态机不同), Container, LocalizedResource [image] 对比...NM 和 kubelet 首先对比 NM 的协议 和 CRI # ContainerManagementProtocol 只看 Stable的 - startContainers - stopContainers
受这些成功的对比学习模型的启发,近年来大量研究者尝试将其拓展到图数据上,这为推动图对比学习的发展提供 了坚实的基础。...但这些综述主要关注传统的图上 自监督任务,并没有针对图对比学习的方法进行详 细的梳理和分类。本文主要关注图对比学习模型, 收集整理了近些年图对比学习的工作。...本文组织结构如下:第1节介绍图对比学习问 题及其涉及的相关背景知识,并给出形式化定义; 第2节梳理了节点级的图对比学习方法;第3节整 理了边级别的图对比学习;第4节整理了图级别的 图对比学习方法;第5节整理介绍了将图对比学习...但该领域处于刚起步的节点,因此相比于节 点级的对比学习,图级别对比学习的研究工作相对 较少。...因此如何设计适用于大 规模网络的图对比学习也是未来发展方向之一。 7.6 更公平的方法对比 本文从方法上对比了不同图对比学习框架的异 同。
关于自监督的一些方法不会科普，现在主要用的最多的就是对比学习，可以考虑参考博主以往的整理： 从顶会论文看对比学习的应用！ 继续！从顶会论文看对比学习的应用！ 现在直接来看看几篇有代表力的文章。...多任务学习 增强完数据之后就可以学习了，学习框架如上图，正常的数据和增强的数据都会过双塔的架构，其中三个粉色塔是shared的。...自监督的loss使用对比学习，文中所用的公式和SimCLR很像： 即希望模型能够将同一个物品的特征表示尽可能相同，不同的物品的特征表示尽可能不同。...然后用对比学习的方式，来最大化不同节点表示的差距。这样的数据增强和预训练方式能够从原始的图数据中发掘出更多的监督信号，使得图神经网络能够更好的学习到节点表示。...本文参考资料 [1] 对比学习: https://blog.csdn.net/qq_39388410/article/details/108941999 [2] InfoNCE: https://blog.csdn.net
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