自监督

哈尔滨张谦蛋

自监督的主要学习方法自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。它的核心目标是利用无监督的数据进行学习，从而在下游任务中更好地利用监督信号。自监督学习的主要方法可以分为以下三类：

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GraphGPT——图结构数据的新语言模型在人工智能的浪潮中，图神经网络（GNNs）已经成为理解和分析图结构数据的强大工具。然而，GNNs在面对未标记数据时，其泛化能力往往受限。为了突破这一局限，研究者们提出了GraphGPT，这是一种为大语言模型（LLMs）量身定制的图结构知识融合框架。本文将探讨GraphGPT如何革新我们处理图数据的方式。

追忆苔上雪

自监督LIGHTLY SSL教程Lightly SSL 是一个用于自监督学习的计算机视觉框架。github链接：GitHub - lightly-ai/lightly: A python library for self-supervised learning on images.

DIP: NAS(Neural Architecture Search)论文阅读与总结（双份快乐）文章地址:参考博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/599390720