Representation Learning with Contrastive Predictive Coding ...
发表时间: NIPS 文章要点:文章设计了一个新的基于VAE的自编码器Vector Quantised Variational AutoEncoder VQ VAE 。区别在于之前的自编码器去学latent representation的时候都是去学一个连续的向量,这篇文章学了一个离散的表示。注意,离散并不意味着one hot,只要是离散的数字就ok。 比如图中这个图像的例子,最后学到的z la ...
2021-08-10 06:29 0 103 推荐指数:
Representation Learning with Contrastive Predictive Coding ...
arxiv上23号新放出的何凯明大神的新作。针对Siamese Network中的collapsing问题进行了分析,并指出,目前避免这个问题的一些方法:负样本,大batch,momentum enc ...
Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 一、Methods Previously Proposed 1. End-to-end Mechanisms 方法简介:对于每个mini-batch ...
Auto-encoder the problem of AE VAE the difference between AE and VAE: VAE is AE's encoder + noise A random normal distribution ...
网络表示学习相关资料 网络表示学习(network representation learning,NRL),也被称为图嵌入方法(graph embedding method,GEM)是这两年兴起的工作,目前很热,许多直接研究网络表示学习的工作和同时优化网络表示+下游任务的工作正在进行 ...
VAE学习总结 VAE是变分推断(variational inference )以及自编码器(Auto-encoder)的组合,是一种非监督的生成模型。 图1 自编码器(Auto-encoder) 其中,自编 ...
VAE是一个神奇得算法,其实思想倒是有点像word2vec,只是在其上加了一层bayesian的思想,这点上又倒是有点像LDA了; 个人觉得,VAE挖掘的好的话,倒是有很大的潜力和应用的,因为它是真正意义上的无监督的,句子表示成向量之后,然后你就可以想干嘛就干嘛了; 简单介绍一下VAE ...
Lesson 1 Neural Network and Deep Learning 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第一门课程的课程笔记。 参考了其他人的笔记继续归纳的。 逻辑回归 (Logistic Regression) 逻辑回归的定义 神经网络 ...