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

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简介：
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。 ```

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  • 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。 ```
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 类别监督下的对比学习综述
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    《类别监督下的对比学习综述》概述了在有标签信息引导下对比学习的研究进展，包括方法、应用及挑战，为该领域研究提供全面视角。 汇报PPT主要介绍了几篇深度学习领域中的对比学习论文。首先对MOCO和simCLR两种典型的对比学习框架进行了详细介绍；然后从样例对比学习转向聚类对比学习，再介绍有监督对比学习的相关内容。总共涉及六篇论文的内容，适合于组会汇报使用。如果有进一步的建议需求，请私聊联系。
     
  • 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。
     
  • 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）
     
  • 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。
     
  • Catastrophic Forgetting-EWC: #WORK IN PROGRESS 在 PyTorch 中实现监督与深度 Q 学习...
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    本文介绍了在PyTorch框架下对监督学习和深度Q学习中应用经验重放缓忘(EWC)方法来解决灾难性遗忘问题的初步工作。 弹性体重合并通过结合深度强化学习和监督学习方法来实现终身学习。部分结果表明这种方法的有效性。
     
  • 关于最新对比自监督学习的综述论文
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    本文为一篇最新的综述性论文，全面探讨了当前自监督学习领域的研究进展与挑战，深入比较分析多种自监督学习方法的优劣。 自监督学习（Self-supervised learning）近期备受关注，因为它可以减少对大量标签数据的需求。该方法通过使用自己生成的伪标签进行训练，并将学到的表示应用于下游任务中。最近，对比学习在自监督领域发挥了重要作用，在计算机视觉和自然语言处理等众多应用中得到广泛应用。其目标是：使同一样本的不同增强版本在嵌入空间中的距离尽可能近，同时让不同样本之间的距离尽可能远。这篇论文提供了一个详尽的对比自监督学习综述。
     
  • AAE-PyTorch: 对抗自动编码器（基础半监督学习）
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    简介：AAE-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的对抗自动编码器工具包，适用于进行基础半监督学习研究。该工具集成了多种模型架构和训练策略，方便用户快速开展实验与应用探索。 AAE-PyTorch 是一种对抗自动编码器的实现方式，包括基本版本、半监督学习版本以及完全监督学习版本。这种技术结合了生成模型与无监督表示学习的优势，在图像处理等领域有着广泛的应用前景。