这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了《Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation》。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-476965.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-476965.html
到了这里，关于《Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation》的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。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。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
2023-RecSys https://github.com/Tokkiu/ECL 对比学习（CL）有利于对具有信息性自我监督信号的顺序推荐模型的训练。 现有的解决方案应用一般的顺序数据增强策略来生成正对，并鼓励它们的表示是不变的。 然而，由于用户行为序列的固有属性，一些增强策略，如项目替代，可能会导致
parameterize the image encoder as f i q _{iq} i q query feature q i i _{ii} ii ，key feature k i i _{ii} ii parameterize the textual encoder as f c q ( ⋅ ; Θ q , Φ c q ) f_{cq}(·; Θ_q, Φ_{cq}) f c q ( ⋅; Θ q , Φ c q ) ，momentum textual encoder as f c k ( ⋅ ; Θ k , Φ i k ) f_{ck}(·; Θ_k, Φ_{ik}) f c k ( ⋅; Θ
论文链接 在推荐系统中，图神经网络在建模图结构数据上已经变成一个强有力的工具。但是现实生活的推荐语义通常涉及异质关系（像用户的社交关系，物品知识关系的依赖），这些都包含丰富的语义信息去提升表征能力的学习。同时，对比自监督学习在推荐系统中也取得了
提出了一种新的对比正则化方法，旨在解决现有方法中存在的问题。传统方法中使用的负样本通常与清晰的正样本图像相距较远，导致解空间受限。为了改进这一点，提出了一种新的对比正则化方法，利用了更接近正样本的负样本信息，这些负样本包括原始有雾图像以及其他
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文标题：CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation 论文作者：Ankit Singh 论文来源：NeurIPS 2021 论文地址：download 论文代码：download 视屏讲解：click 动机 ：半监督导致来自标记源和目标样本的监督只能确保部分跨域特征对
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.17168.pdf 论文提出了一种token-level的自蒸馏对比学习(self-distillation contrastive learning)方法。 传统方法使用BERT后，会对confusion chars进行聚类，但使用作者提出的方法，会让其变得分布更均匀。 confusion chars: 指的应该是易出错的字。 作者提取特征的方
论文地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.14335 单幅图像超分辨率(SISR)是图像处理中的一项重要任务，旨在提高成像系统的分辨率。近年来，在深度学习(DL)的帮助下，SISR取得了巨大的飞跃，并取得了可喜的成果。在本综述中，我们对基于dl的SISR方法进行了概述，并根据重建效率
原文链接： https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/25114/24886 该论文设计了一种 新的零样本学习范式，通过迁移语言模型中的先验语义知识，与视觉模型的特征感知能力进行对齐，以增强后者对于未见过图像的识别能力。 零样本学习（ZSL）旨在预测在训练期间从未出现样本的未
原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Zheng_Curricular_Contrastive_Regularization_for_Physics-Aware_Single_Image_Dehazing_CVPR_2023_paper.pdf 在单幅图像去雾领域，考虑到图像去雾问题的不适定性，Wu 1 提出了对比正则化方法，将负样本图像的信息引入作为下界。（本文主要是基于该方
多标签分类Multi-label classification (MLC)可在单张图像上附加多个标签，在医学图像上取得了可喜的成果。但现有的多标签分类方法在实际应用中仍面临着严峻的临床现实挑战，例如： 错误分类带来的医疗风险， 不同疾病之间的样本不平衡问题 无法对未预先定义的疾病（未见疾
