Self Supervised Learning(자기 지도 학습)란 무엇입니까?
Self Supervised Learning 자기 지도 학습 - We propose a method to extend the learned domain of daytime images to nighttime images based on an extended version of the CycleGAN framework and its integration into a self-supervised learning framework. [1] Recent research has shown that self-supervised learning can help to improve model performance and model uncertainty using unlabeled data. [2] With various convolution neural networks (CNN), scene geometric representation has been studied extensively under supervised learning or self-supervised learning. [3] In this work, addressed this challenge by combining self-supervised learning with transfer learning, which eliminated the demand of task-matched training data while maintaining denoising performance. [4] As alternative, Self-supervised learning (SSL) techniques entirely explore the data, find supervision signals and solve a challenge called Pretext task for coming upon robust representations. [5] We summarize two diverse strategies to extract category-wise domain labels for source and target domains, where the latter is driven by self-supervised learning. [6] In this study, we propose a self-supervised learning method, which does not use any external high-resolution atlas images, yet can resolve high resolution images from the 3D images with a large slice thickness. [7] We solve the unsupervised clustering problem as a self-supervised learning task. [8] In order to achieve self-supervised learning, photometric constraints between consecutive frames are used to drive the network training. [9] To mitigate spectral differences, a self-supervised learning strategy is used that ingests both images as input and trains a network using self-supervised loss accounting for the spectral differences in both images. [10] To compensate for the aggregating loss, we innovatively integrate self-supervised learning into the training of the hypergraph convolutional network to regain the connectivity information with hierarchical mutual information maximization. [11] To this end, the proposed algorithm utilizes a self-supervised learning strategy, making unsupervised learning straightforward. [12] The rotation prediction (Rotation) is a simple pretext-task for self-supervised learning (SSL), where models learn useful representations for target vision tasks by solving pretext-tasks. [13] To overcome these limitations, in this article, we present a novel Contrastive self-supervised Learning framework for Anomaly detection on attributed networks (CoLA for abbreviation). [14] Predicting the altered acoustic frames is an effective way of self-supervised learning for speech representation. [15] For this purpose, we present LUMNET, an approach for estimating desktop luminance with deep models through utilizing supervised and self-supervised learning. [16] Design/methodology/approach To solve the problem that conventional pixel-level reconstruction cannot effectively extract the global semantic information of the image, a novel model with the combination of attention mechanism and self-supervised learning method is proposed. [17] Finally, we discuss interesting topics around Data Augmentation in NLP such as task-specific augmentations, the use of prior knowledge in self-supervised learning versus Data Augmentation, intersections with transfer and multi-task learning, and ideas for AI-GAs (AI-Generating Algorithms). [18] Recent advances in self-supervised learning through contrastive training have shown that it is possible to learn a competitive speech recognition system with as little as 10 minutes of labeled data. [19] To overcome these challenges, in this paper, we propose a novel method, Self-Supervised Learning for Graph Anomaly Detection (SL-GAD). [20] Second, a self-supervised learning method is developed to explore the context information that reconstructed by the testing data itself, promoting the perception of the model. [21] The large amount of audiovisual content being shared online today has drawn substantial attention to the prospect of audiovisual self-supervised learning. [22] Self-supervised learning has shown improvements on tasks with limited labeled datasets in domains like speech and natural language. [23] Self-supervised learning is emerged as an efficient method to utilize unlabeled data. [24] METHODS We propose a self-supervised learning framework using cycle consistent generative adversarial network (cycleGAN), where two independent cycleGAN models are respectively trained with paired original US images and two sets of low-resolution US images. [25] Finally, we show that successful contrastive losses used in the self-supervised learning literature do not yield similar performance gains when used in multimodal transformers. [26] First, we created feature extractors for tiles from whole slide images using self-supervised learning. [27] Self-supervised learning strategies can leverage unlabeled data for training. [28] We couple this contribution with a new self-supervised learning approach to learn a heuristic matching of in-text references to figures with figure captions. [29] KeyReg training was conducted using COCO, and positive and negative examples were automatically obtained under a self-supervised learning method between the original image and a warped image. [30] I will illustrate two general ideas that show a path towards learning without annotation: self-supervised learning and unsupervised disentangling of factors of variations. [31] In recent years, self-supervised learning which does not require a large number of manual labels generate supervised signals through the data itself to attain the characterization learning of samples. [32] To this end, we introduce a self-supervised learning approach, including incoherence discrimination, insertion detection, and question prediction, to explicitly capture the coreference resolution and dialogue coherence among spoken documents. [33] In this paper, a computer-aided diagnosis (CAD) method based on self-supervised learning was proposed for helicobacter pylori (HP) infection classification. [34] In recent years self-supervised learning has emerged as a promising candidate for unsupervised representation learning. [35] A self-supervised learning strategy is designed to train the model for high repeatability and matching robustness first. [36] Our extensive experiments prove the effectiveness of the proposed self-supervised learning method which achieves comparable results w. [37] Self-supervised learning is currently gaining a lot of attention, as it allows neural networks to learn robust representations from large quantities of unlabeled data. [38] We propose the use of self-supervised learning for human activity recognition with smartphone accelerometer data. [39] To address these problems, we introduced adversarial self-supervised learning into SAR target recognition for the first time and proposed a novel unsupervised adversarial contrastive learning-based defense method. [40] Self-supervised learning is a thriving research direction since it can relieve the burden of human labeling for machine learning by seeking for supervision from data instead of human annotation. [41] To further enhance the accuracy, a self-supervised learning strategy is proposed to dig out domain relations during training. [42] Self-supervised learning has emerged as a candidate approach to learn semantic visual features from unlabeled video data. [43] In particular, this thesis focuses on self-supervised learning algorithms that train a neural network on a surrogate task where no human supervision is required. [44] Attempting to fully exploit the rich information of topological structure and node features for attributed graph, we introduce self-supervised learning mechanism to graph representation learning and propose a novel Self-supervised Consensus Representation Learning (SCRL) framework. [45] We introduced a novel self-supervised learning scheme that is particularly useful for functional MRI wherein the subject identity is used as the teacher signal of a neural network. [46] In this article, we propose the deep learning-based transformer model trained with self-supervised learning (SSL) for end-to-end SOC estimation without the requirements of feature engineering or adaptive filtering. [47] Also, we propose a self-supervised learning approach called Standin Learning, which helps model the electrocardio field without direct supervision. [48]우리는 CycleGAN 프레임워크의 확장 버전과 자체 지도 학습 프레임워크로의 통합을 기반으로 학습된 주간 이미지 영역을 야간 이미지로 확장하는 방법을 제안합니다. [1] 최근 연구에 따르면 자기 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 모델 성능과 모델 불확실성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. [2] 다양한 CNN(컨볼루션 신경망)을 사용하여 지도 학습 또는 자체 지도 학습에서 장면 기하학적 표현이 광범위하게 연구되었습니다. [3] 이 작업에서는 잡음 제거 성능을 유지하면서 작업 일치 훈련 데이터의 요구를 제거한 전이 학습과 자기 지도 학습을 결합하여 이 문제를 해결했습니다. [4] 대안으로, 자기 지도 학습(SSL) 기술은 데이터를 완전히 탐색하고, 감독 신호를 찾고, 강력한 표현을 얻기 위한 구실 작업이라는 과제를 해결합니다. [5] 소스 및 대상 도메인에 대한 범주별 도메인 레이블을 추출하기 위한 두 가지 다양한 전략을 요약합니다. 여기서 후자는 자체 지도 학습에 의해 구동됩니다. [6] 본 연구에서는 외부의 고해상도 아틀라스 이미지를 사용하지 않지만 슬라이스 두께가 큰 3차원 이미지에서 고해상도 이미지를 해석할 수 있는 자기 지도 학습 방법을 제안합니다. [7] 우리는 비지도 클러스터링 문제를 자기 지도 학습 과제로 해결합니다. [8] 자기 지도 학습을 달성하기 위해 연속 프레임 간의 측광 제약 조건을 사용하여 네트워크 훈련을 구동합니다. [9] 스펙트럼 차이를 완화하기 위해 두 이미지를 모두 입력으로 수집하고 두 이미지의 스펙트럼 차이를 설명하는 자체 감독 손실을 사용하여 네트워크를 훈련하는 자체 감독 학습 전략이 사용됩니다. [10] 집계 손실을 보상하기 위해 우리는 계층적 상호 정보 최대화로 연결 정보를 회복하기 위해 자체 지도 학습을 하이퍼그래프 컨볼루션 네트워크의 훈련에 혁신적으로 통합합니다. [11] 이를 위해 제안된 알고리즘은 자율 학습 전략을 활용하여 비지도 학습을 간단하게 만듭니다. [12] 회전 예측(회전)은 모델이 구실 작업을 해결하여 대상 비전 작업에 대한 유용한 표현을 학습하는 자기 지도 학습(SSL)을 위한 간단한 구실 작업입니다. [13] 이러한 한계를 극복하기 위해 이 기사에서는 특성 네트워크(약어의 경우 CoLA)에서 이상 감지를 위한 새로운 대조 자체 지도 학습 프레임워크를 제시합니다. [14] 변경된 음향 프레임을 예측하는 것은 음성 표현을 위한 효과적인 자기 지도 학습 방법입니다. [15] 이를 위해 지도 및 자기 지도 학습을 활용하여 심층 모델로 데스크탑 휘도를 추정하는 접근 방식인 LUMNET을 제시합니다. [16] 디자인/방법론/접근 기존의 픽셀 수준 재구성이 이미지의 전체 의미 정보를 효과적으로 추출할 수 없는 문제를 해결하기 위해 주의 메커니즘과 자기 지도 학습 방법을 결합한 새로운 모델을 제안합니다. [17] 마지막으로 작업별 증강, 자기 지도 학습 대 데이터 증강의 사전 지식 사용, 전이 및 다중 작업 학습과의 교차점, AI-GA(AI-GA)에 대한 아이디어와 같은 NLP의 데이터 증강과 관련된 흥미로운 주제에 대해 논의합니다. 알고리즘 생성). [18] 대조 훈련을 통한 자기 지도 학습의 최근 발전은 레이블이 지정된 데이터의 짧은 10분으로 경쟁력 있는 음성 인식 시스템을 학습할 수 있음을 보여주었습니다. [19] 이러한 과제를 극복하기 위해 본 논문에서는 새로운 방법인 SL-GAD(Self-Supervised Learning for Graph Anomaly Detection)를 제안합니다. [20] 둘째, 테스트 데이터 자체에 의해 재구성된 컨텍스트 정보를 탐색하여 모델의 인식을 촉진하는 자체 지도 학습 방법을 개발합니다. [21] 오늘날 온라인에서 공유되는 많은 양의 시청각 콘텐츠는 시청각 자기 지도 학습의 전망에 상당한 관심을 불러일으켰습니다. [22] 자기 지도 학습은 음성 및 자연어와 같은 영역에서 레이블이 지정된 데이터 세트가 제한된 작업에서 개선을 보여주었습니다. [23] 레이블이 지정되지 않은 데이터를 효율적으로 활용하는 방법으로 자기 지도 학습이 부상하고 있습니다. [24] 행동 양식 우리는 주기 일관성 생성 적대 네트워크(cycleGAN)를 사용하는 자체 지도 학습 프레임워크를 제안합니다. 여기서 두 개의 독립적인 cycleGAN 모델은 쌍으로 된 원본 미국 이미지와 두 세트의 저해상도 미국 이미지로 각각 훈련됩니다. [25] 마지막으로, 자기 지도 학습 문헌에 사용된 성공적인 대조 손실이 다중 모드 변환기에서 사용될 때 유사한 성능 이득을 산출하지 않는다는 것을 보여줍니다. [26] 먼저 자체 지도 학습을 사용하여 전체 슬라이드 이미지에서 타일에 대한 기능 추출기를 만들었습니다. [27] 자가 지도 학습 전략은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 학습에 활용할 수 있습니다. [28] 우리는 이 기여를 새로운 자기 지도 학습 접근 방식과 결합하여 그림 캡션이 있는 그림에 대한 텍스트 내 참조의 발견적 일치를 학습합니다. [29] KeyReg 교육은 COCO를 사용하여 진행되었으며 원본 이미지와 왜곡된 이미지 간의 자기 지도 학습 방식에 따라 긍정적인 예와 부정적인 예가 자동으로 획득되었습니다. [30] 나는 주석 없이 학습을 향한 경로를 보여주는 두 가지 일반적인 아이디어를 설명할 것입니다: 자기 지도 학습과 변이 요인의 비지도 풀기. [31] 최근에는 많은 수의 수동 레이블이 필요하지 않은 자기 지도 학습(self-supervised learning)은 샘플의 특성화 학습을 달성하기 위해 데이터 자체를 통해 지도 신호를 생성합니다. [32] 이를 위해 우리는 음성 문서 간의 상호 참조 해결 및 대화 일관성을 명시적으로 캡처하기 위해 불일치 판별, 삽입 감지 및 질문 예측을 포함한 자기 지도 학습 접근 방식을 도입합니다. [33] 본 논문에서는 헬리코박터 파일로리(Helicobacter pylori, HP) 감염 분류를 위한 자기 지도 학습 기반 CAD(Computer-Aided Diagnosis) 방법을 제안하였다. [34] 최근 몇 년 동안 자기 지도 학습은 지도되지 않은 표현 학습의 유망한 후보로 떠올랐습니다. [35] 자기 지도 학습 전략은 먼저 높은 반복성과 일치하는 견고성을 위해 모델을 훈련하도록 설계되었습니다. [36] 우리의 광범위한 실험은 유사한 결과를 달성하는 제안된 자기 지도 학습 방법의 효율성을 입증합니다. w. [37] 자기 지도 학습은 신경망이 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터에서 강력한 표현을 학습할 수 있게 해주기 때문에 현재 많은 관심을 받고 있습니다. [38] 우리는 스마트폰 가속도계 데이터를 사용하여 인간 활동 인식을 위한 자기 지도 학습의 사용을 제안합니다. [39] 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 SAR 목표 인식에 적대적 자기 지도 학습을 처음으로 도입하고 새로운 비지도적 적대적 대조 학습 기반 방어 방법을 제안했습니다. [40] 자가 지도 학습은 사람의 주석 대신 데이터에서 감독을 구함으로써 기계 학습에 대한 사람의 레이블 지정 부담을 덜어줄 수 있기 때문에 번창하는 연구 방향입니다. [41] 정확도를 더욱 향상시키기 위해 훈련 중 도메인 관계를 파헤치는 자기 지도 학습 전략이 제안됩니다. [42] 자기 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 비디오 데이터에서 의미론적 시각적 기능을 학습하기 위한 후보 접근 방식으로 등장했습니다. [43] 특히, 이 논문은 인간의 감독이 필요하지 않은 대리 작업에 대해 신경망을 훈련시키는 자기 지도 학습 알고리즘에 중점을 둡니다. [44] 속성 그래프에 대한 토폴로지 구조 및 노드 기능의 풍부한 정보를 최대한 활용하기 위해 그래프 표현 학습에 자체 지도 학습 메커니즘을 도입하고 새로운 SCRL(자체 지도 합의 표현 학습) 프레임워크를 제안합니다. [45] 우리는 주제 ID가 신경망의 교사 신호로 사용되는 기능적 MRI에 특히 유용한 새로운 자체 지도 학습 방식을 도입했습니다. [46] 이 기사에서는 피쳐 엔지니어링 또는 적응 필터링 없이 종단 간 SOC 추정을 위해 SSL(Self-Supervised Learning)로 훈련된 딥 러닝 기반 변환기 모델을 제안합니다. [47] 또한 직접 감독 없이 심전도장을 모델링하는 데 도움이 되는 Standin Learning이라는 자체 지도 학습 접근 방식을 제안합니다. [48]
deep neural network 심층 신경망
The focus of this section is on deep neural networks with common use cases in computational medicine, including self-supervised learning scenarios: these include convolutional neural networks for image analysis, recurrent neural networks for time series, and generative adversarial models for correction of class imbalance in differential diagnosis and anomaly detection. [1] To solve this problem, a self-supervised learning (SSL) method with adaptive distillation is proposed to train the deep neural network with extensive unlabeled samples. [2] In this study, we propose ways to reduce the necessary amount of training data by augmenting a deep neural network with models that estimate its uncertainty through self-supervised learning. [3] We show how a deep neural network can be designed to learn meaningful representations from high-dimensional and heterogeneous categorical features in patent data using self-supervised learning. [4] Next, we explore the bottleneck (BN) feature extracted by training deep neural networks with a self-supervised learning objective, autoregressive predictive coding (APC), for TD-SV and comapre it with the well-studied speaker-discriminant BN feature. [5] iRAF becomes its own teacher: a deep neural network (DNN) is trained to predict iRAF’s resource allocation action in a self-supervised learning manner, where the training data is generated from the searching process of Monte Carlo tree search (MCTS) algorithm. [6]이 섹션의 초점은 자기 지도 학습 시나리오를 포함하여 계산 의학에서 일반적인 사용 사례가 있는 심층 신경망에 있습니다. 여기에는 이미지 분석을 위한 길쌈 신경망, 시계열을 위한 순환 신경망, 클래스 불균형 수정을 위한 생성적 적대 모델이 포함됩니다. 감별 진단 및 이상 감지. [1] 이 문제를 해결하기 위해 적응 증류를 사용하는 SSL(Self-Supervised Learning) 방법을 제안하여 레이블이 지정되지 않은 광범위한 샘플을 사용하여 심층 신경망을 훈련시킵니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
natural language processing 자연어 처리
Additionally, the importance of high-performance computing for natural language processing applications is illustrated by showing details of a few specific applications that use pre-training or self-supervised learning on large amounts of data in text understanding. [1] Self-supervised learning (SSL) has proven vital for advancing research in natural language processing (NLP) and computer vision (CV). [2] While self-supervised learning has made rapid advances in natural language processing, it remains unclear when researchers should engage in resource-intensive domain-specific pretraining (domain pretraining). [3] Self-supervised learning (SSL), as a popular learning paradigm in computer vision (CV) and natural language processing (NLP), can employ unlabeled data to make up for the data shortage of supervised learning. [4] Self-Supervised Learning (SSL) using huge unlabeled data has been successfully explored for image and natural language processing. [5] To overcome the limitation, this paper proposes InferCode, which adapts the self-supervised learning idea from natural language processing to the abstract syntax trees (ASTs) of code. [6]또한 자연어 처리 응용 프로그램에 대한 고성능 컴퓨팅의 중요성은 텍스트 이해에서 많은 양의 데이터에 대한 사전 교육 또는 자체 지도 학습을 사용하는 몇 가지 특정 응용 프로그램의 세부 정보를 보여줌으로써 설명됩니다. [1] 자기 지도 학습(SSL)은 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 연구를 발전시키는 데 필수적인 것으로 입증되었습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]