本文首发于微信公众号「对白的算法屋」,来一起学AI叭 大家好,卷王们and懂王们好,我是对白. 本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读,包含了文本生成.自然语言理解.预训练语言模型训练和去偏.以及文本匹配和文本检索.从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中,最终起到了一个不错的效果. 1.Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Conditional Text Generation 任务…

论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning论文作者: Kaize Ding .Yancheng Wang .Yingzhen Yang.…

论文信息 论文标题:PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization论文作者:论文来源:论文地址:download 论文代码:download引用次数: 1 前言 域泛化是指从一组不同的源域中训练一个模型,可以直接推广到不可见的目标域的问题.一个很有前途的解决方案是对比学习,它试图通过利用来自不同领域的样本到样本对之间丰富的语义关系来学习领域不变表示.一种简单的方法是将来自不同域的正样本对拉得更近,同时将其他负样本对推…

论文信息 论文标题:Multi-Scale Contrastive Siamese Networks for Self-Supervised Graph Representation Learning论文作者:Ming Jin, Yizhen Zheng, Yuan-Fang Li, Chen Gong, Chuan Zhou, Shirui Pan论文来源:2021, IJCAI论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 创新:融合交叉视图对比和交叉网…

论文信息 论文标题:Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Quanyu Long, Tianze Luo, Wenya Wang and Sinno Jialin Pan论文来源:NAACL 2023论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 介绍 引入: 监督对比学习不适用于 NLP 无监督域适应,因为存在语法差异.语义偏移: Note:域差异较…

论文信息 论文标题:CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者:Ankit Singh论文来源:NeurIPS 2021论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 简介 提出问题:半监督导致来自标记源和目标样本的监督只能确保部分跨域特征对齐,导致目标域的对齐和未对齐子分布形成域内差异: 解决办法: 提出基于质心的对比学习框架: 提出基于类级的实例对比学习框架: 评价:…

论文信息 论文标题:Cross-domain Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Rui Wang, Zuxuan Wu, Zejia Weng, Jingjing Chen, Guo-Jun Qi, Yu-Gang Jiang论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 无监督域自适应(UDA)的目的是将从一个完全标记的源域学习到的知识转移到…

论文阅读: Remote Sensing Images Semantic Segmentation with General Remote Sensing Vision Model via a Self-Supervised Contrastive Learning Method 作者声明 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 原文链接:https://www.cnblogs.com/phoenixash/p/15371354.ht…

论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning论文作者: Kaize Ding .Yancheng Wang .Yingzhen Yang.…

论文信息 论文标题:Rumor Detection on Social Media with Graph AdversarialContrastive Learning论文作者:Tiening Sun.Zhong Qian.Sujun Dong论文来源:2022, WWW论文地址:download论文代码:download Abstract 尽管基于GNN的方法在谣言检测领域取得了一些成功,但是这些基于交叉熵损失的方法常常导致泛化能力差,并且缺乏对一些带有噪声的或者对抗性的样本的鲁棒性,尤其是一…