在监督学习和无监督学习之外，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）作为一种新兴的学习范式，逐渐成为机器学习研究的热门话题之一。...本篇博客将详细介绍自监督学习的核心思想、常见的自监督学习方法及其在实际任务中的应用。我们还将通过具体的代码示例来加深对自监督学习的理解。 2....2.1 自监督学习与监督学习的区别 在监督学习中，模型的训练需要依赖大量的人工标注数据，而无监督学习则没有明确的标签。自监督学习介于两者之间，它通过从未标注的数据中创建监督信号，完成预训练任务。...自监督学习的常见方法 在自监督学习中，研究者设计了多种预训练任务来提升模型的学习效果。以下是几种常见的自监督学习方法。...结论 自监督学习作为机器学习中的一个新兴热点，极大地推动了无标注数据的利用效率。通过设计合理的预训练任务，模型能够学习到更加通用的数据表示，进而提升下游任务的性能。
简介 自监督学习是近几年（2020年）流行起来的一种机器学习方法，很多人认为自监督方法未来一段时间将取代现有的监督方法，成为深度学习中占据主导地位的方法。...首先介绍一下到底什么是 SSL，我们知道一般机器学习分为监督学习，非监督学习和强化学习。而 self-supervised learning 是无监督学习里面的一种。...自监督还有一个主要是希望是能够学习到一种通用的特征表达用于多种下游任务，（预训练？）。 在表示学习方面，自我监督学习具有取代完全监督学习的巨大潜力。...自监督学习的特点和优点 传统方法缺点 相对于自监督学习，当前的机器学习方法大多依赖于人类标注信息，这种对标注信息的过度依赖有如下危险： 1、数据的内部结构远比标注提供的信息要丰富，因此通常需要大量的训练样本...自监督方法特点 因此，自监督学习成为一种非常有前途的方法，因为数据本身为学习算法提供了监督信息。
``# 机器学习中的自监督学习与无监督学习 在机器学习的世界中，监督学习、无监督学习和自监督学习都是重要的学习方法。...引言 随着深度学习技术的广泛应用，数据的标注成本日益成为机器学习发展的瓶颈之一。无监督学习和自监督学习因此逐渐成为解决这一问题的重要工具。...在接下来的章节中，我们将深入讨论无监督学习和自监督学习的区别和联系，并且会通过代码实现来展示它们在真实场景中的应用。 无监督学习 无监督学习是一种让模型从未标注数据中提取有用信息的技术。...例如，计算机视觉中的特征提取、NLP 中的词向量表示等。 自监督学习的优势 大规模数据的利用：自监督学习可以在没有标注的数据上进行训练，通过生成伪标签的方式，让模型从数据中获取更多的有用信息。...总结 自监督学习和无监督学习是解决数据标注不足问题的重要工具。无监督学习通过聚类、降维等方法揭示数据的内在结构，而自监督学习则通过构建辅助任务利用未标注数据来提高模型在下游任务中的表现。
引言 自监督学习（Self-Supervised Learning）近年来在机器学习领域取得了显著进展，成为人工智能研究的热门话题。...本文将深入探讨自监督学习的核心概念、先进方法及其在实际应用中的表现，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一引领新革命的技术。 一、什么是自监督学习？...自监督学习中的数据增强不仅能够生成新的训练样本，还能在模型训练时增加样本的多样性。 三、自监督学习的应用案例 1. 图像识别 自监督学习在图像识别中的应用十分广泛。...例如，利用对比学习的方法，模型可以在未标注的图像数据上进行训练，进而在有标注的图像分类任务中取得优异表现。 实际应用 在实际应用中，许多公司和研究机构开始采用自监督学习来训练图像分类模型。...增强模型的可解释性：随着自监督学习应用的扩大，增强模型的可解释性将帮助人们理解模型的决策过程。 六、结论 自监督学习正在改变机器学习的研究和应用格局。
1、BERT简介首先需要介绍什么是自监督学习。...我们知道监督学习是有明确的样本和对应的标签，将样本丢进去模型训练并且将训练结果将标签进行比较来修正模型，如下图： 而自监督学习就是没有标签也要自己创建监督学习的条件，即当前只有样本x但是没有标签\hat...1.1、BERT的maskingBERT的架构可以简单地看成跟Transformer中的Encoder的架构是相同的（可以参考我这篇文章[点此]([机器学习]李宏毅——Transformer - 掘金...那么具体的方法也是很类似的，BERT的参数也是经过pre-train得到的，而线性变化的参数是随机初始化的，然后就通过一些有标注的样本进行学习，如下图：Case 3在该任务中，输入是两个句子，输出是一个分类...那么这是否可以说明在BERT中实际上它是能够区分不同语言之间的差别，而不是单纯的将其看做一个向量呢？
自监督学习本质上是一种无监督学习的方法，通常会设置一个“Pretext tasks”，根据数据的一些特点，构造Pesdeo Labels来训练网络模型。...通过自监督得到的模型，可以作为其他学习任务的预训练模型，为其提供更好的训练初始区域。因此，自监督学习也可以看作是为了学习图像的通用视觉表示。...之所以自监督学习在近几年成为研究的热点，主要是数据标注的成本太高，而且深度学习的迁移性能很差。虽然现在也有很多的域适应方法，但是在实际的应用中，最好的方法还是不停的增加标注数据。...因此，自监督学习的兴起可以说是必然的。...但是自监督方法的潜力还是很大的，针对深度学习的下一阶段的研究，如何减少对于大量标注数据的依赖，是一个很重要的方向。
引言 自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）是近年来机器学习领域的一个重要发展方向，迅速成为许多研究和应用的热点。...在这篇文章中，我们将深入探讨自监督学习的定义、方法、应用实例以及面临的挑战和未来的发展方向。我们还将通过具体的代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。...3.1 图像处理 自监督学习在图像处理领域的应用尤为广泛，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等任务中。...在实际应用中，提高模型的可解释性是必要的，以便用户理解和信任模型的输出。未来的研究可以关注如何在自监督学习中引入可解释性分析工具。...此外，探索自监督学习在多模态学习中的应用也是一个值得关注的方向。 结论 自监督学习作为机器学习领域的一种重要发展方向，展示了巨大的潜力和广泛的应用前景。
在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习...一、监督学习 1、监督式学习（Supervised learning），是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（ learning model），并依此模式推测新的实例。...为了解决一个给定的监督式学习的问题（手写辨识），必须考虑以下步骤： 1）决定训练资料的范例的形态。在做其它事前，工程师应决定要使用哪种资料为范例。...譬如，可能是一个手写字符，或一整个手写的词汇，或一行手写文字。 2）搜集训练资料。这资料须要具有真实世界的特征。所以，可以由人类专家或（机器或传感器的）测量中得到输入物件和其相对应输出。...二、无监督式学习 1、无监督式学习(Unsupervised Learning )是人工智能网络的一种算法(algorithm)，其目的是去对原始资料进行分类，以便了解资料内部结构。
本文从两个方面比较了自监督学习方法的性能： 通过变化数据集的规模、模型的容量和学习任务的难易程度来比较自监督学习的性能 列举了五种学习任务和六个数据集，分别比较自监督学习、ImageNet预训练和随机初始化三个方面的性能...从我个人的实验的结果看，其实现在自监督学习方法还是一种方法的堆叠，有没有产生效果全看pretext task任务，也就是说现在自监督学习方法距离他的目标还很远。...目前为止，针对自监督学习的方法有很多，作者在这其中选了两种比较有代表性的方法，一种是针对拼图预测的方法，另一种是针对图片上色的方法，在后面的实验中，均以这两种方法为例评估自监督学习的效果。...作者在这个实验中，得出的结论是自监督方法要由于ImageNet预训练，这也是本文中唯一自监督取得最好效果的实验 Conclusion 尽管作者在这篇文章中没有提出什么创新的方法，但是作者对于自监督方法的详细的实验...，对于快速了解自监督方法目前的现状是很有用处的，虽然这篇文章是2019年5月发布出来的，但是实验的结论在现在依然是对的。
无监督学习 无监督学习不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类相关的任务 自监督学习 和无监督学习不同，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。...换句话说：自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是是通过辅助任务（pretext）在大规模无监督数据中自动构造监督信息，通过得到的标签，就可以类似有监督学习一样进行训练。...区别 自监督学习是从数据本身找标签来进行有监督学习。无监督学习没有标拟合标签的过程，而是从数据分布的角度来构造损失函数。自监督学习的代表是语言模型，无监督的代表是聚类。...自监督不需要额外提供label，只需要从数据本身进行构造。 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。
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 在我们之前分享的『对比学习+推荐』的文章中曾经提到，自监督学习被引入推荐系统领域主要有以下优势：...一般来说推荐系统的数据集，有点击的监督数据不便于收集，非常少，而且高度稀疏化，因此通过自监督学习是可以对数据进行增强和扩增的； 舒缓噪音干扰。...不但数据集稀疏，而且比如点击数据存在误点错点击等等的现象，因此解决噪音干扰也是自监督学习可以提供的优势。 舒缓长尾分布。...另外长尾问题甚至冷启动问题也基本是一直伴随着这个领域，所以一些冷门商品和用户的学习在这种情况下会更加的不充分，因此用自监督进行增强也是不错的选择。...今天分享一篇自监督学习用于推荐系统的综述，更为全面地整理Self-Supervised Recommender（SSR）的各方面。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 监督学习 监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常由人工标注），他可以学会将输入数据映射到已知目标。...无监督学习 无监督学习是指在没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变化，其目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。...自监督学习 自监督学习是监督学习的一个特例，它与众不同，值得单独分为一类。自监督学习是没有人工标注标签的监督学习，可以将它看作没有人类参与的监督学习。...强化学习 强化学习一直以来被人们所忽视，但随着google的DeepMind公司将其成功应用于学习玩Atari游戏（以及后来学习下围棋并达到最高水平），机器学习的这一分支开始受到大量关注。...在强化学习中，智能体（agent）接收有关环境的信息，并学会选择使某种奖励最大化的行动。
↑↑↑关注后"星标"炼丹笔记 炼丹笔记·推荐系统 作者：炼丹小助手 这篇主要探讨SimCLR，不需要用监督学习(supervision)的方式，采用自监督(self-supervised)的方式使得模型学到很多有用的...Self-Supervised Learning(SSL):自监督学习是目前机器学习中一个非常流行的分支，不管监督学习已经多么精准，最终能显著提升监督模型效果的永远是更多的有标签的数据。...在几个G的语料库上这样学习后，模型就已经学到了很多语法知识，单词语意等。 研究证明，将这一思想推广到计算机视觉没啥用。想象一下，通过前几帧预测视频中的下一帧。...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...SimCLR使用ResNet-50(4x)作为模型，并在无监督学习后训练了一个linear classifier，最后取得了相当好的效果。
这篇主要探讨SimCLR，不需要用监督学习(supervision)的方式，采用自监督(self-supervised)的方式使得模型学到很多有用的patterns。...Self-Supervised Learning(SSL):自监督学习是目前机器学习中一个非常流行的分支，不管监督学习已经多么精准，最终能显著提升监督模型效果的永远是更多的有标签的数据。...在几个G的语料库上这样学习后，模型就已经学到了很多语法知识，单词语意等。 研究证明，将这一思想推广到计算机视觉没啥用。想象一下，通过前几帧预测视频中的下一帧。...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...SimCLR使用ResNet-50(4x)作为模型，并在无监督学习后训练了一个linear classifier，最后取得了相当好的效果。
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...（也就是说自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是算法在大规模无监督数据中自动构造监督信息，来进行监督学习或训练。...对于自监督学习到的表征，如何来评测它的有效性？ 对于第三点，评测自监督学习的能力，主要是通过 Pretrain-Fintune 的模式。...自监督的 Pretrain – Finetune 流程：首先从大量的无标签数据中通过 pretext 来训练网络（自动在数据中构造监督信息），得到预训练的模型，然后对于新的下游任务，和监督学习一样，迁移学习到的参数后微调即可...所以自监督学习的能力主要由下游任务的性能来体现。 自监督学习的主要方法 自监督学习的方法主要可以分为 3 类：1. 基于上下文（Context based） 2.
导言监督学习作为机器学习领域中最为广泛应用的范式之一，扮演着至关重要的角色。它的核心思想是通过给模型提供带有标签的训练数据，让模型学会输入和输出之间的映射关系。...监督学习是一种机器学习的方法，它的主要特点是模型通过学习带有标签的训练数据，从而能够对新的、未知的输入数据进行准确的预测。...监督学习的主要任务在监督学习中，主要有两种任务：分类（Classification）： 这是监督学习中最为常见的任务之一。分类问题的目标是将输入数据划分到预定义的类别中。...监督学习的本质在于学习输入与输出之间的映射关系，这使得模型在训练过程中能够理解数据的结构和规律。3. 训练集与测试集在监督学习中，通常将数据集划分为训练集和测试集。...理解监督学习的基本流程对于正确应用机器学习算法至关重要。5. 过拟合与欠拟合在监督学习中，过拟合和欠拟合是两个常见的问题。
文章目录 前言 有监督学习 无监督学习 半监督学习 前言 机器学习是数据分析和数据挖掘的一种比较常用，比较好的手段从有无监督的角度，可以分为三类： 有监督学习 无监督学习 半监督学习 有监督学习 用已知某种或某些特性的样本作为训练集...，以建立一个数学模型，再用已建立的模型来预测未知样本，此种方法被称为有监督学习，是最常用的一种机器学习方法。...是从标签化训练数据集中推断出模型的机器学习任务 问：有监督学习的定义最关键的是什么呢?...无监督学习 知道了有监督学习的定义了，无监督学习的定义也就出来了。在算法构建的过程中不考虑Y的值，只通过特征信息去归纳出一些新的规律出来，这个方法就称之为无监督学习。...所以总结起来正式的说法是:无监督学习的训练集中没有人为的标注的结果，在非监督的学习过程中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内存结构。
相关微信推送 二、自监督学习的介绍 1.自监督学习的由来 机器学习中基本的学习方法有：监督学习（supervised learning）、半监督学习（semi-supervised learning）和无监督学习...2.自监督学习的定义 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。...也就是说，自监督学习不需要任何的外部标记数据，这些标签是从输入数据自身中得到的。...自监督学习的模式仍然是Pretrain-Fintune的模式，即先在pretext上进行预训练，然后将学习到的参数迁移到下游任务网络中，进行微调得到最终的网络。...上面只是举例介绍了一下自我监督的pretext有哪些，还有很多工作，大家可以去GitHub论文列表中查找相应的论文。 4.自监督学习的主要方法 自监督学习的方法主要可以分为 3 类：1.
Yann LeCun 在关于自监督学习的研究中，认为至少有3种获取知识的方法。...监督学习是锦上添花，而自监督学习才是蛋糕！...—— LeCun 自监督学习源于无监督学习， 解决从未标记的数据中学习语义特征的问题。本文中我们最关心的是在计算机视觉领域的自我监督。...（2）如果标注是从数据中获取，那么在这种情况下我们可以自动生成它们，则这是一项自监督学习。 最近的研究提出了许多名义任务。...在纯分类任务中，网络学习表征是为了分离特征空间中的类。在自监督学习中，名义任务通常会促使网络学习更多的通用概念。
然而，大多数关于图的深度学习工作都专注于(半)监督学习场景，在这种场景中，模型是基于人工标注信息从而进行下游任务训练。...自我监督学习(SSL)是解决(半)监督学习不足的有前景的的学习范式。SSL通过训练模型来优化精心设计的辅助任务，其可以帮助模型从未标记的数据中学习更广义的表示，从而在下游任务中实现更好的性能和泛化。...与现有的SSL综述相比，本文的工作纯粹关注图域的SSL，并根据图的特征给出了更科学和详细的分类。此外，本文为这一方向提出了新的挑战，为图学习和自监督学习开辟了新的方向。...例如，在图分类任务中，每个图都有其标签，目标是训练模型以预测输入图的标签。一个通用的解决方案是聚合节点，并通过读取的方法聚合节点嵌入到图嵌入中，并将图嵌入到分类器中 3.2 自监督训练范式 ?...与其他类型的方法相比，URL 方法缺乏监督信息，因而难度较大。 4 图自监督学习方法 本文根据设计前置任务的动机将现有模型分为四类，其结构图在figure 2中给出，其简要摘要见Table 1。 ?
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