Contrastive

LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记

Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题,它们要么对用户-项目交互图执行随机增强,要么依赖于基于启发式的增强技术(例如用户聚类)来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构,而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......

Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记

Abstract 在实际的场景中,用户的行为数据往往是有噪声的,并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架,该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强,以更好地增强CF范式。具体的说,我们使用了两个可训练的视图生成器,一个图 ......

Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记

Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点,GCL是通过数据增强来构造对比视图,然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边,容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强,忽略的节点的独特特征 所以 ......

CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)

现在是2023年11月27日,10:48,今天把这篇论文看了。 论文:Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub:https://g ......
时间序列 时间 序列 supervised 时序

论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering

论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering 存在的问题 由于对比学习的发展,设计了更加一致和有辨别力的对比损失函数来取代网络训练的聚类引导损失函数。结果,缓解了手动试错问题,并提高了聚类性能。然而,复杂的数据增强和耗时的图卷积操作降低了这些方法的效 ......
Contrastive Clustering Simple 论文 Graph

【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning

会议:AAAI,时间:2023,学校:上海交通大学 摘要: 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性,这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络(CENET)的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......

基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)

2023年11月10日,今天看一篇论文,现在17:34,说实话,想摆烂休息,不想看,可还是要看,拴Q。 论文:Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是:Sel ......
一致性 时间序列 时间 时序 Time

[论文阅读] Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection

Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection Abstract 这篇文章探讨了异常检测领域的一个关键问题,即如何通过使用预训练特征来提高异常检测性能。研究者首先介绍了异常检测的背景和现有方法,指出了使用自监督学习和外部数据集预训练特征的潜力。 ......

[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization

PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型,该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习,它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......

[论文速览] SimCSE@ Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

Pre title: SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings accepted: EMNLP 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.08821 code: https://githu ......

【PRC】鲁棒跨域伪标记和对比学习的无监督域自适应NIR-VIS人脸识别 Robust Cross-Domain Pseudo-Labeling and Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation NIR-VIS Face Recognition

【该文章为杨学长的文章,膜拜】 探索跨领域数据中的内在关系并学习领域不变表示 由于需要在低光照条件下实现24h的人脸识别,近红外加可见光的(NIR-VIS)人脸识别受到了更多的关注。但是数据标注是一个难点。该文章提出了Robust crossdomain Pseudo-labeling and Co ......

[论文阅读] Prototypical contrastive learning of unsupervis

# Prototypical contrastive learning of unsupervised representations ## abstract 这篇论文介绍了原型对比学习(PCL),一种将对比学习与聚类相结合的无监督表示学习方法。PCL不仅为实例区分任务学习低层特征,更重要的是==* ......

论文解读(CTDA)《Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification论 ......

论文解读(SimGCL)《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者:Junliang Yu ......

论文解读(LightGCL)《LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者:Cai, Xuheng and Huang, ......

Contrastive Learning for Representation Degeneration Problem in Sequential Recommendation

[TOC] > [Qiu R., Huang Z., Ying H. and Wang Z. Contrastive learning for representation degeneration problem in sequential recommendation. WSDM, 2022.] ......

论文解读(ID-MixGCL)《ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning》

论文信息 论文标题:ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者:Gehang Zhang.....论文来源:2023 aRxiv论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 介绍 ......

Controllable Guarantees for Fair Outcomes via Contrastive Information Estimation

Gupta U., Ferber A. M., Dilkina B. and Steeg G. V. Controllable guarantees for fair outcomes via contrastive information estimation. AAAI, 2021. 概 本文提 ......

2022AAAI_Semantically Contrastive Learning for Low-light Image Enhancement(SCL_LLE)

1. motivation 利用语义对比学习 2. network (1) 输入的是低光图像首先经过图像增强的网络(Zero-DCE), 再将它传入语义分割网络中 (2)语义分割网络用的是DeepLabv3+ ......

迁移学习(CLDA)《CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation》

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 ......

异常检测 | 迁移学习《Anomaly Detection in IR Images of PV Modules using Supervised Contrastive Learning》

论文信息 论文标题:Anomaly Detection in IR Images of PV Modules using Supervised Contrastive Learning论文作者:Abhay Rawat, Isha Dua, Saurav Gupta, Rahul Tallamraju ......

迁移学习(DCCL)《Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》

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:NAA ......

迁移学习(CDA)《CDA:Contrastive-adversarial Domain Adaptation 》

论文信息 论文标题:CDA:Contrastive-adversarial Domain Adaptation论文作者:Nishant Yadav, M. Alam, Ahmed K. Farahat, Dipanjan Ghosh, Chetan Gupta, A. Ganguly论文来源:202 ......

迁移学习(PCL)《PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization》

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 ......

Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations 论文精读

ACL2022-long paper 原文地址 1. 介绍(Introduction) 问题: 由PLM编码得到的句子表示在方向上分布不均匀, 在向量空间中占据一个狭窄的锥形区域, 这在很大程度上限制了它们的表达能力. 已有的解决办法: 对比学习. 对于一个原句, 构造他的正例(语义相似的句子)和负 ......

论文解读(CAN)《Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题:Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann论文来源:CVPR 2019论 ......

虚假新闻检测-迁移学习(CADM)《Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup》

论文信息 论文标题:Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者:Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi ......

论文解读(PCL)《Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation》

论文信息 论文标题:Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation论文作者:Junjie Li, Yixin Zhang, Zilei Wang, Keyu Tu论文来源:aRxiv 2022论文地址:download 论文代码:do ......
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