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将未标记的数据融入贝叶斯神经网络中
使用对比学习框架，提出一种适用于未标记数据的贝叶斯神经网络（BNNs）的先验分布，得到自监督学习的标签效率和贝叶斯方法的规范不确定性估计，最后证明了该方法在半监督学习和低预算主动学习问题中的数据效率优势。
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a year ago
AAAI
利用对比框架学习动态离散实体状态生成连贯的叙述
本文提出一种基于 Transformer 模型的对话生成算法，在动态更新实体状态以及句子实现方面做了扩展，并引入了对比学习框架来学习状态表示，实验表明其比现有基线算法在生成连贯且多样化的文本方面具有更好的表现。
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2 years ago
ECCV
基于动作的对比学习用于轨迹预测
本文研究车辆自主驾驶等人机交互场景下，预测第一视角的跟随摄像头采集到的行人轨迹，提出一种基于行人行为的对比学习损失、采样策略，辅以 CVAE 生成附加样本，将该对比框架与轨迹预测模型集成可显著提高模型预测效果，在多个基准测试中超过当前最先进
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2 years ago
ACL
ConSERT：自监督句子表示转移的对比框架
本文提出了一种对 BERT 进行自监督 fine-tune 的对比学习框架 ConSERT，通过利用无标签文本解决 BERT 生成句子表示时的崩溃问题，进而提高了 sentence representations 的应用性能，实验结果表明在
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3 years ago
对比建模：一种高效的多模态生成模型框架
通过对比学习，训练多模式生成模型不仅关注多模式信息的共性，还关注相关和非相关的多模式数据之间的区别，使得可以更加有效地利用未标记的、不成对的多模态数据。
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4 years ago
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