我如何决定CoOp:CLIP的文本模板？
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自监督学习
表现性学习
无监督的时间序列异常检测（NCAD
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时间序列
无限的分辨率!解释了最新的超级分辨率、合成和增强模型，InfinityGAN!
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生成对抗网络(GAN)
CMP-NAS "神经结构搜索的兼容性
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矢量搜索
RRL：利用ImageNet提高强化学习的样本效率
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强化学习
![[MLP-Mixer] MLP超越CNN](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/June2021/convolutionもattentionもいらない!3-min-520x300.png)
[MLP-Mixer] MLP超越CNN和Transformer之日
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图片识别
![视频识别]使用YouTube进行监督学习](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/January2021/web上のデータを_利用した動画認識3-min-520x300.png)
视频识别]使用YouTube进行监督学习!新的视频识别框架OmniSource!
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图片识别
卷积与变形金刚！进入下一阶段！视觉变换器，一种新的图像识别模型
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Transformer
![[wav2vec 2.0] Facebo](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/November2020/Facebook_AIが公開_wav2vec_2.0_3-min-520x300.png)
[wav2vec 2.0] Facebook AI发布了一个新的语音识别框架!自我监督学习实现高准确率，无需正确答案标签!
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语音识别
特征表达式应该是低维的？
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表现性学习
ATC：将无监督学习与强化学习分开!
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强化学习
在实践中解决模型更新的痛苦! 一种用于无回填模型替换的表征学习方法现已面世!
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表现性学习
不使用阴性样品Self-Supervised Learning! BYOL！
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自监督学习