Albert-PyTorch：一个高效的、精简的证书-源码，用于实现自我监督学习中的语言表示。

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简介：
该存储库提供 Albert 模型在 PyTorch 中的实现，位于中兰。依赖于 PyTorch 版本 1.10，CUDA 版本 9.0，以及 cuDNN 版本 7.5，并利用 scikit-learn 进行句子级别的处理。为了方便使用，提供了预训练的英语模型官方下载链接。为了适应此版本的配置，建议下载相应的 PyTorch 模型（通过 Google 驱动器），包括 v1、v2 以及微调版本 1。请将 `config.json` 文件和 `30k-clean.model` 文件复制到 `prev_trained_model/albert_base_v2` 目录中。例如，目录结构如下： ├── prev_trained_model │ └── albert_base_v2 │ ├── pytorch_model.bin │ ├── config.json │ └── 30k-clean.model 此外，还提供了将 Albert TF 检查点转换为 PyTorch 的 Python 脚本 `convert_albert_tf_checkpoint_to_pytorch.py`，用于转换 `. / prev_trained_m` 中的 TF 检查点文件。

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albert_pytorch：简化版的自监督学习语言表示代码库-源码

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albert_pytorch是一个精简版本的自监督学习语言表示代码库，致力于通过PyTorch框架提供ALBERT模型的高效实现和实验环境。 albert_pytorch 存储库包含本段落中 ALBERT 模型的 PyTorch 实现。要下载预训练的英语模型，请适应以下版本： - 微调1：将 `config.json` 和 `30k-clean.model` 文件放入 `prev_trained_model/albert_base_v2/` 目录。示例如下： ``` ├── prev_trained_model │ └── albert_base_v2 │ ├── pytorch_model.bin │ ├── config.json │ └── 30k-clean.model ``` - 微调步骤：将 ALBERT TF 检查点转换为 PyTorch，使用以下命令： ```shell python convert_albert_tf_checkpoint_to_pytorch.py \ --tf_checkpoint_path=./prev_trained_model/ ```

SupContrast: PyTorch中的“监督对比学习”实现（附SimCLR）

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本文介绍了SupContrast项目，它是在PyTorch框架下实现的监督对比学习代码库，并提供了与SimCLR的相关比较。 SupContrast：监督式对比学习此库使用CIFAR作为示例来展示以下论文在PyTorch中的实现： 1. 监督式对比学习。 2. 视觉表示的简单框架进行对比学习。损失函数损耗函数位于losses.py文件中，它接收features（L2归一化）和labels作为输入，并返回损耗。如果未提供labels，则会退化为SimCLR的形式。用法： ```python from losses import SupConLoss # 定义带有温度参数`temp`的损失函数 criterion = SupConLoss(temperature=temp) # features: [bsz, n_views, f_dim] # `n_views`是每张图像的不同裁剪数量 # 建议对features进行L2归一化处理。 ```

UPFlow_pytorch:基于PyTorch的UPFlow实现（无监督光流学习）

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UPFlow_pytorch是一款利用PyTorch框架构建的开源代码库，专为实施无监督光流学习算法而设计。该工具通过深度学习方法，在视频序列中自动估计像素级运动矢量，无需人工标注数据，从而显著提高光流计算效率和准确性。我们提出了一种无监督的学习方法，用于通过改进金字塔网络的上采样过程来进行光流估计。设计了一个自我指导的上采样模块来解决由金字塔层级之间双线性上采样的问题。

堆叠式降噪自动编码器的Python实现：用于无监督学习高级特征表示的Denoising AutoEncoder

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本项目实现了堆叠式降噪自编码器（DAE）的Python代码，旨在通过无监督学习方法构建深度神经网络模型，以提取数据中的高级抽象特征表示。去噪自动编码器可以通过无人监督的方式学习特征空间的高级表示，并通过将经过预训练的自动编码器的一层一层堆叠起来创建深度神经网络。整个网络的培训分为三个阶段： 1. 预训练：在这一阶段，对每个层次进行单独训练，使其能够从受损的数据版本中重建原始数据。破坏输入的有效方法包括添加小高斯噪声、将变量随机设置为任意值以及随机地把一些输入设为0。 2. 学习：在这个阶段，会在堆叠的顶部放置S形层和softmax层，并进行分类任务训练以适应新的学习需求。 3. 微调：整个网络会使用标准反向传播算法来微调性能。创建一个具有两隐藏层（第一隐藏层有300个节点，第二隐藏层有100个节点）的堆叠降噪自动编码器结构如下： ```python sDA = StackedDA([300, 100]) # 使用50%盐和胡椒噪声预训练每一层。 sDA.pre_train(X[:1000], rate=0.5, n_iters) ``` 注意，这里的代码示例仅用于说明如何构建堆叠降噪自动编码器，并未给出完整的参数设置。

有监督的表示学习：基于深度自动编码器的迁移学习

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本研究探讨了利用深度自动编码器进行有监督表示学习和迁移学习的方法，旨在优化模型在目标领域的性能。过去十年间，迁移学习受到了广泛的关注。这一领域中的一个核心研究问题是如何为不同领域的实例找到合适的表示形式，从而通过新的表示方法来减少这些领域的差异性。近年来，深度学习被提出用于获取更强大的特征以支持迁移学习任务。然而，大多数先前的方法并未显著地缩小域之间的差距，并且在学习表示时也没有充分利用标签信息。本段落介绍了一种基于深度自动编码器的监督式表征学习方案，专为解决迁移学习中的挑战而设计。此方法采用具有两个层级的深度自动编码器：嵌入层和标记编码层。其中，在嵌入层中，通过最小化源域与目标域间实例距离分布的KL散度来实现软化的领域内插；而在标签编码层，则利用一种软件最大回归模型对源领域的标签信息进行高效的编码处理。在三个实际世界的图像数据集中进行了广泛的实验验证，证明了我们提出的方法相较于多种最先进的基准方法具有显著的优势。

深度学习源码精选-自监督学习MoBY（含数据及源码）

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本项目汇集了深度学习领域中基于自监督学习的MoBY框架的源代码和相关数据集。通过创新的数据增强与模型架构，MoBY有效提升了无标签数据的学习效率，为大规模图像识别任务提供了强大的预训练模型支持。适合研究者深入探索并实践最新视觉表征学习技术。采用Vision Transformers作为主干架构，并结合MoCo v2和BYOL，在ImageNet-1K的线性评估中取得了较高的准确率：通过300个epoch的训练，在DeiT-S模型上获得了72.8%的top-1准确率，而在Swin-T模型上则达到了75.0%。与使用DeiT作为主干架构的MoCo v3和DINO相比，该方法性能略优，但所用的技术手段更为简洁。

PyTorch半监督学习资源包.zip

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本资源包提供了一系列关于使用PyTorch进行半监督学习的研究资料和代码示例，旨在帮助开发者深入理解并应用这一技术。 SSL-Suite 是一个使用 PyTorch 实现的半监督学习工具包。该实现基于 Google Research 的 MixMatch 方法。当前已实现了以下方法： - 插值一致性训练（Interpolation Consistency Training） - 意大利老师（Mean Teacher） - MixMatch - 假标签（Pseudo Label） - 虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Training）

SimCLR：基于PyTorch的视觉表示对比学习简易框架的源码实现

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本项目提供了一个简化的SimCLR框架，利用PyTorch进行高效、直观的自监督学习，旨在促进视觉表征的学习与理解。 PyTorch SimCLR：一个用于视觉表示对比学习的简单框架，并附带完整文档的博客文章。安装步骤如下： - 使用conda创建名为simclr的新环境并激活它。 ``` conda env create --name simclr --file env.yml conda activate simclr ``` - 运行`run.py`文件启动SimCLR程序。在运行前，请确保选择正确的配置选项。更改正在使用的配置可以通过向命令中添加关键字参数来实现，例如： ``` python run.py -data ./datasets --dataset-name stl10 --log-every-n-steps 100 --epochs 100 ``` 如果您需要在CPU上运行程序（用于调试目的），请使用`--disable-cuda`选项。若要进行半精度浮点数的GPU训练，请确保安装了必要的库，并且使用`--fp16_precision`标志。功能评估部分，我们采用了线性模型协议来评估特征的有效性。首先，在STL10无监督数据集上应用SimCLR学习特征表示；接着在这些冻结后的特征基础上进行线性分类器的训练以进一步验证其性能。

基于PyTorch的“监督式对比学习”实现（附带SimCLR）- Python开发

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本项目使用Python和PyTorch框架实现了监督式对比学习(Supervised Contrastive Learning)技术，并结合SimCLR方法，促进图像分类任务中模型的学习效率与泛化能力。本段落档以CIFAR为例，在PyTorch中展示了以下论文的参考实现：（1）有监督的对比学习；（2）视觉表示对比学习的简单框架。在loss.py文件中的损失函数SupConLoss，它接受要素（L2标准化）和标签作为输入，并返回损失值。如果未提供或忽略标签，则该函数将退化为SimCLR的功能。

赫布学习：无监督学习的MATLAB实现

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本项目采用MATLAB语言实现了赫布学习算法在无监督学习中的应用，通过模拟神经网络的学习过程，展示了赫布规则如何增强相关输入模式之间的连接强度。标题中的“赫布学习”指的是赫布理论（Hebbian Learning），这是早期神经网络领域的一项重要规则，由Donald Hebb在1949年提出。该理论基于一个核心原则：“一起激发的神经元会一起连接”。简单来说，如果两个神经元经常同时活跃，它们之间的联系将会增强。这一原理在机器学习中被用于模型权重初始化或简单的自组织网络设计，例如自适应共振理论（ART）和某些形式的受限玻尔兹曼机（RBM）。 “无监督学习的简单例子”意指我们将探讨一种不需要预先标记数据的学习方法。无监督学习是发现数据内在结构、进行聚类分析或降维处理的重要手段。在这种情况下，我们可能会构建一个模型来通过分析数据中的相似性和相关性识别模式。标签“matlab”表示将使用MATLAB编程环境实现上述无监督学习的示例。作为一款广泛应用于数值计算和矩阵运算等领域的高级语言，MATLAB配备了丰富的工具箱支持机器学习与深度学习功能，使赫布学习算法的实施变得相对简单。在文件名perceptron_test_hebb.m.zip中，“perceptron”指的是感知器模型——一种用于解决二分类问题的基本有监督学习算法。而“test”则提示这是一个测试脚本，可能用来验证赫布规则在感知器框架中的应用效果。.m扩展表示这是一款MATLAB脚本段落件。结合这些信息，我们预计该MATLAB代码将实现一个融合了赫布学习机制的感知器模型，在无监督环境下通过自适应调整权重来从输入数据中获取知识——即便没有明确的数据标签。具体实现步骤可能包括： 1. **数据预处理**：加载并标准化数据集以确保所有特征在统一尺度上。 2. **初始化权重**：按照赫布理论，初始权值可以随机设定或者依据与特定输入的相关性进行调整。 3. **训练过程**：每次迭代时，根据当前激活状态更新连接的强度。如果两个神经元同时活跃，则相应地增加它们之间的联系强度。 4. **性能评估**：尽管是无监督学习任务，仍可通过某种度量（如距离或相似程度）来衡量模型的表现情况——这不同于传统的误差函数应用方式。 5. **聚类与分类**：经过多次迭代后形成的权重结构可用于将新数据点归入不同的群体或者类别中去。 6. **结果可视化**：最后，可能通过二维或三维图表展示聚类分析的结果，帮助理解模型所学习到的模式。请注意，在无监督环境下的赫布学习应用与传统的有监督感知器算法有所不同。前者不依赖于错误反向传播机制来更新权重，而是依靠数据共激活模式来进行调整。通过运行并解析`perceptron_test_hebb.m`脚本段落件，我们能够更深入地了解这种特定实现方式如何在MATLAB环境下运作和学习无监督任务中的赫布规则。