ICLR2023 对比学习论文合集

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于 2023-05-11 17:32:44 发布 · 362 阅读

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#人工智能 #对比学习 #ICLR #ICLR2023 #学术论文

本文列举了ICLR2023大会上关于对比学习的热门论文，涉及图形对比学习、半监督学习、人机对称感知、自我监督的视觉Transformer学习、对比学习的泛化性、无偏监督对比学习、时间序列适应、数据增强策略优化、命名实体识别和表示学习的普适性与标签效率平衡。这些研究展示了对比学习在深度学习各个领域的最新进展和应用。

国际表征学习大会（International Conference on Learning Representations，简称 ICLR）是深度学习领域的顶级会议，关注有关深度学习各个方面的前沿研究，在人工智能、统计和数据科学领域以及机器视觉、语音识别、文本理解等重要应用领域中发布了众多极其有影响力的论文。

AMiner通过AI技术，对 ICLR2023 收录的会议论文进行了分类整理，今日分享的是对比学习主题论文，共30篇，我们在这里展示十篇最受欢迎的论文，欢迎下载收藏！

1.Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation 论文详情页
作者：Xuheng Cai,Chao Huang,Lianghao Xia,Xubin Ren
AI综述（大模型驱动）：在本文中,我们提出了一种简单的 yet有效的图形对比性学习范式LightGCL。我们的模型仅使用单一的属性分解来捕获最先进的特征集成。实验表明,该方法优于基线建议者的一般性和鲁棒性。进一步分析表明,与数据稀疏和流行误导相比,LightGCL比基线建议者具有更好的可靠性。
论文链接：https://www.aminer.cn/pub/63dcdb422c26941cf00b6152/

2.SemPPL: Predicting pseudo-labels for better contrastive representations 论文详情页
作者：Matko Bošnjak,Pierre H. Richemond,Nenad Tomasev,Florian Strub,Jacob C. Walker,Felix Hill,Lars Holger Buesing,R

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