【Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations 论文精读】的更多相关文章

论文解读（CDCL）《Cross-domain Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题:Cross-domain Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Rui Wang, Zuxuan Wu, Zejia Weng, Jingjing Chen, Guo-Jun Qi, Yu-Gang Jiang论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 无监督域自适应(UDA)的目的是将从一个完全标记的源域学习到的知识转移到…

论文解读（PCL）《Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations》

论文标题:Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations 论文方向:图像领域,提出原型对比学习,效果远超MoCo和SimCLR 论文来源:ICLR2021 论文链接:https://arxiv.org/abs/2005.04966 论文代码:https://github.com/salesforce/PCL Part1 概述 本文提出了一个将对比学习与聚类联系起来的无监督表示学习方法:Prototypical C…

论文解读（Debiased）《Debiased Contrastive Learning》

论文信息 论文标题:Debiased Contrastive Learning论文作者:Ching-Yao Chuang, Joshua Robinson, Lin Yen-Chen, Antonio Torralba, Stefanie Jegelka论文来源:2020, NeurIPS论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 观察的结果:将拥有不同标签的样本作为负样本能显著提高性能. 对比学习思想:鼓励相似对 $\left(x, x^{+}\righ…

论文解读（SimCLR）《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》

1 题目 <A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations> 作者: Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 2 介绍 本文主要介绍 SimCLR框架. 定义: SimCLR:一个简单的视觉表示对比学习框架,不仅比以前的工作更出色,而且也更简单,既不需要专门的架构,也不需要储存库. 性能: 在 $ImageNet$ 上大…

论文解读（gCooL）《Graph Communal Contrastive Learning》

论文信息 论文标题:Graph Communal Contrastive Learning论文作者:Bolian Li, Baoyu Jing, Hanghang Tong论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 有相同兴趣的人往往通过他们的互动而紧密联系,而有不同兴趣的人则是松散的联系.因此,同一兴趣社区的人在图形上是相似的,将它们视为负对会给节点表示引入图形错误.为了解决这一问题,我们首先提出了一种基于图结构信息学习社区…

论文解读（MLGCL）《Multi-Level Graph Contrastive Learning》

论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning论文作者: Kaize Ding .Yancheng Wang .Yingzhen Yang.…

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations

目录 概 主要内容 流程 projection head g constractive loss augmentation other 代码 Chen T., Kornblith S., Norouzi M., Hinton G. A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. arXiv: Learning, 2020. @article{chen2020a, title={A Simple Fram…

ICLR2021对比学习（Contrastive Learning）NLP领域论文进展梳理

本文首发于微信公众号「对白的算法屋」,来一起学AI叭 大家好,卷王们and懂王们好,我是对白. 本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读,包含了文本生成.自然语言理解.预训练语言模型训练和去偏.以及文本匹配和文本检索.从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中,最终起到了一个不错的效果. 1.Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Conditional Text Generation 任务…

论文解读（S^3-CL）《Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning》

论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning论文作者: Kaize Ding .Yancheng Wang .Yingzhen Yang.…

论文解读（GCA）《Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation》

论文信息 论文标题:Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation论文作者:Yanqiao Zhu.Yichen Xu3.Feng Yu4.Qiang Liu.Shu Wu.Liang Wang论文来源:2021, WWW论文地址:download论文代码:download 1 介绍 出发角度:倾向于保持重要的结构和属性不变,同时干扰可能不重要的边连接和特征. 自适应数据增强方面: 拓扑结构:基于节点中心性度量,突出重要连接: 语义信息…