INCOMING TRANSMISSION

LATEST UPDATES
相关内容 自监督学习(Selfsupervised):属于无监督学习,其核心是自动为数据打标签(伪标签或其他角度的可信标签,包括图像的旋转、分块等等),通过让网络按照既定的规则,对数据打出正确的标签来更好地进行特征表示,从而应用于各种下游任务。 互信息(Mutual Information):表示两个变量 X 和 Y 之间的关系,定义为: 噪声对抗估计(Noise Contrastive Estimation, NCE):在NLP任务中一种降低计算复杂度的方法,将语言模型估计问题简化为一个二分类问题。 Introduction 无监督学习一个重要的问题就是学习有用的 representation,本文的目的就是训练一个 representation learning 函数(即编码器encod...
给定一个包含 n 维数据 x 的数据集 D , 简单起见,假设数据 [Math] . 由于真正对联合分布建模的时候, x,y 都是随机变量,故而只需讨论 p(X)=p(x_1,...,x_n) 即可,毕竟只需要令 x_n=y 即可。 给定一个具体的任务,如MNIST中的手写数字二值图分类,从Generative的角度进行Represent,并在Inference中Learning. 下面先介绍: 描述如何对这个MINST任务建模 p(X,Y) (Representation) 对MNIST任务建模 对于一张pixel为 [Math] 大小的图片,令 x_1 表示第一个pixel的随机变量, [Math] ,需明确: 任务目标:学习一个模型分布 [Math] ,使采样时 [Math] , x ...
1 2