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 ...
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2021-06-11 00:36:00
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# 对比损失（Contrastive Loss）及其在Python中的应用
## 引言
在机器学习和深度学习领域，我们经常需要解决相似性度量的问题，即如何衡量两个样本之间的相似性或差异性。对比损失（Contrastive Loss）是一种常用的损失函数，用于训练模型以学习样本之间的相似性。本文将介绍对比损失的原理、应用场景以及在Python中的实现。
## 对比损失的原理
对比损失的基本思
原创
2023-10-08 13:28:42
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最近在做的一个项目，使用的一个Java FrameWork感觉上对于大型项目非常适用，现在就本人的一点使用经验和几个月来对这个FrameWork的了解，概括的向大家介绍一下这个FrameWork。整个FrameWork使用J2EE技术，其实核心思想还是MVC，目前来说使用MVC思想的FrameWork非常多，最流行的应该是Apache公司推出的Struts，但是Struts整体只分三层：View、
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2023-08-19 23:50:19
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Contrastive Loss在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。
siamese network-孪生神经网络
contrastive loss的表达式如下： # tensorflo
原创
2023-05-17 15:29:41
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对比学习是一种机器学习技术，算法学习区分相似和不相似的数据点。对比学习的目标是学习数据的表示，以捕捉不同数据点之间的基本结构和关系。在对比学习中，算法被训练最大化相似数据点之间的相似度，并最小化不相似数据点之间的相似度。通常的做法是通过训练算法来预测两个数据点是否来自同一类别。对比学习已经在各种应用中得到了应用，如图像识别、自然语言处理和语音识别。对比学习的一种流行方法是孪生网络，它使用一对相同的
原创
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2023-05-20 01:09:24
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目录前言布尔值比较控制符If语句while循环语句break语句continue语句for循环和range()函数总结前言 在上一章我们学习了交互式环境及一些基础函数的运用，在本章我们将要学习控制流语句，也就是我们所熟悉的IF语句等等。在学习之前，我们需要学习到几个比较重要的基础。布尔值 &nb
# Python实现Contrastive Loss的教程
在本篇文章中，我们将逐步了解如何在Python中实现对比损失（Contrastive Loss）。这个过程在许多计算机视觉和深度学习任务中非常有用，尤其是在处理相似度学习时。以下是实现的主要流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------|
| 1
对比学习是一种机器学习技术，算法学习区分相似和不相似的数据点。对比学习的目标是学习数据的表
原创
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2023-05-20 08:59:26
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# Understanding Sphere Contrastive Loss in PyTorch
In the field of machine learning and deep learning, contrastive loss functions are commonly used for tasks such as image similarity, object tracking
原创
2024-06-08 05:55:58
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概述非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在...
原创
2021-08-26 09:27:31
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## 实现Contrastive Loss的PyTorch实现教学
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据准备
数据准备 --> 搭建模型
搭建模型 --> 定义损失函数
定义损失函数 --> 优化器设置
优化器设置 --> 模型训练
模型训练 --> 模型测试
模型测试 --> 模型评估
原创
2024-05-05 04:03:46
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最近深度学习两巨头 Bengio 和 LeCun 在 ICLR 2020 上点名 Self-Supervised Learning（SSL，自监督学习） 是 AI 的未来，而其的代表的 Framework 便是 Contrastive Learning（CL，对比学习）。 另一巨头 Hinton 和
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2023-11-01 16:00:16
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网络编程的五个练习
注：文章原文为Dr. Charles Severance 的 《Python for Informatics》。文中代码用3.4版改写，并在本机测试通过。12.9 词汇表BeautifulSoup: 一个用于分析HTML文档，并从中抓取数据的Python库。它弥补了大部分在浏览器中被忽略的HTML缺陷。你可以从www.crummy.c
作者 | 光某人编辑 | 机器学习算法与自然语言处理公众号具体知识请参阅我之前的文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467这里的论文我会慢慢更新【最近组里活挺多的，慢慢来】1.解决NMT的单词遗漏[acl2019]论文标题：Reducing Word Omission Errors in Neural Machine Transl
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2022-12-15 19:19:04
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现在是2024年5月18日，好久没好好地看论文了，最近在学在写代码+各种乱七八糟的事情，感觉要和学术前沿脱轨了(虽然本身也没在轨道上，太菜了)，今天把师兄推荐的一个框架的论文看看(视觉CV领域的)。 20:31，正经的把这篇论文看完。 论文：A Simple Framework for Contra
原创
2024-05-27 10:13:33
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预训练-Graph Contrastive Learning with Augmentations 标签：预训练、图神经网络 动机 对于特定任务的标签可能非常稀缺，利用图神经网络训练出来的结果用于进行下游任务时不是很好 真实世界的图数据往往是巨大的，即使是基准数据集也变得越来越大 针对用于下游任务的 ...
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2021-10-05 10:11:00
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SSL 中使用的最古老和最受欢迎的技术之一是对比学习，它使用“正”和“负”样本来指导深度学习模型。此后，对比学习得到了进一步发展，现
原创
2023-12-14 09:58:16
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对比学习是一种机器学习技术，算法学习区分相似和不相似的数据点。对比学习的目标是学习数据的表示，以捕捉不同数据点之间的基本结构和关系。在对比学习中，算法被训练最大化相似数据点之间的相似度，并最小化不相似数据点之间的相似度。通常的做法是通过训练算法来预测两个数据点是否来自同一类别。对比学习已经在各种应用中得到了应用，如图像识别、自然语言处理和语音识别。对比学习的一种流行方法是孪生网络，它使用一对相同的
原创
2024-01-18 14:14:20
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、 甲骨文公司已经改进了Java SE（标准版）的商业支持计划，由之前企业一次性支付永久许可费用加年度支持费用的模式，改为新的订阅模式，并宣布新的模式将于2018年7月开始启用。个人使用和非商业使用可继续享受免费支持，无需订阅。该订阅被称为 Java SE Subscription，为用于任务关键型 Java 部署的新程序提供商业许可，并具有诸如高级 Java 管理控制台等功能。 此外，Oracl
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2023-09-09 20:49:25
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三层瓶颈结构为1X1，3X3和1X1卷积层。其中两个1X1卷积用来减少并增加（复原）维度。3X3卷积层可以看作一个更小的输入输出维度的瓶颈。 上图右侧为瓶颈——Bottleneck架构设计，实际上描述的很形象，但是为什么要这么设计呢？然后找到一篇论文：https://pdfs.semanticsch...
原创
2021-08-13 09:20:26
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