Mar, 2015

关于表示学习中的不变性和选择性

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TL;DR讨论可从数据中自动学习的数据表示，具有不变性和选择性。此文章的数学结果加强了最近传感皮层前馈处理理论的一些关键论断。
data representationautomatic learninginvarianceselectivitysensory cortex
发现论文，激发创造
  • 不变表示学习中的基本极限和权衡

    本论文通过信息论的方法，对机器学习中不变表示的准确性和不变性之间的最优权衡进行了分析，并提出了一种几何特征，可以限定或精确刻画分类和回归任务的准确性和不变性之间的 Pareto 最优边界。

    Dec, 2020

  • 分层体系结构中不变表示的无监督学习

    我们提出了一种基于无监督自动学习的方法，可以学习出具有小样本复杂度的好的表示方法，在视觉对象识别等领域可以得到应用。通过无监督学习期间存储的一组模板，可以对每个图像块计算一种不变而又唯一的（有区分性的）签名，从而从很少的有标记例子中学习图像识别。

    Nov, 2013

  • 通过分布匹配实现不变因果机制

    本文提出了一种基于因果结构的新算法来学习不变表示，通过实验证明其在各种任务上表现优异，尤其是领域泛化方面取得了最先进的结果。

    Jun, 2022

  • 学习不变的语音表征

    本论文探讨了如何利用无监督的声学特征来增强语音识别，其中，通过学习始终对某些变换和变形不变的音频信号表示，实现了对短小的语音样本的有效处理，从而极大地提升了元音分类的准确性并降低了样本复杂性。

    Jun, 2014

  • 使用局部变换学习不变表示

    本文提出了一个新颖的具有转换不变性的特征学习框架，将线性转换纳入特征学习算法中，可应用于无监督学习方法，如自动编码器或稀疏编码，证明在 MNIST 变化，CIFAR-10 和 STL-10 等图像分类基准数据集上具有优越的分类性能并在 TIMIT 数据集上实现了最先进的电话分类任务的结果。

    Jun, 2012

  • 强健不变表示中的领域通用性

    本文研究对象识别中不变表示的泛化性，经过广泛实验，我们证明了不变模型学习到的非结构化潜在表示对分配偏移具有鲁棒性，因此使不变性成为有限资源环境中训练的理想属性。

    Apr, 2023

  • 提高对比表示学习中的变换不变性

    本文主要介绍了强化对比学习得到的表示的不变性的方法，通过引入新的正则化器、特征平均法和可微分生成过程，对旋转等变性进行限制和控制，提高了表示在后续任务中的表现和鲁棒性。

    Oct, 2020

  • 通过对抗特征学习实现可控的不变性

    本文提出了一种通过对抗学习策略学习能够抵抗特定数据因素影响的新型表示学习方法，并通过多个基准测试表明所提出的方法可以获取到不变表示，从而提高模型的泛化能力。

    May, 2017

  • 无需对抗训练的不变表征

    无需对抗训练，使用信息论优化能够直接获得可控转换的公平表示和生成建模的最新性能

    May, 2018

  • 不变性和音乐分类的深度表示

    本研究提出使用视觉中腹流的机制，构建计算模块以提取不变和有差别的音频表示，实现音频流派分类的无监督学习

    Apr, 2014