Contrastive Self-supervised Learning for Graph Classification

DiscoFaceGAN：派息纠缠和Co通过3D模仿，对比学习ntrollable人脸图像生成 这是以下论文的tensorflow实现： 通过3D模仿-对比学习，CVPR 2020进行纠缠和可控的面部图像生成。 （口头） 邓登，杨娇龙，陈东，方文和辛彤 论文： : 摘要：本文提出DiscoFaceGAN，人脸图像生成的虚拟人与DIS纠结了不存在的人，表情，姿势和照明的身份，precisely- CO ntrollable潜表示的方法。我们将3D先验嵌入到对抗性学习中，并训练网络以模仿3D人脸分析和渲染过程的图像形成。为了处理由真实和渲染的面部之间的域间隙引起的生成自由度，我们进一步引入对比学习以通过比较生成的图像对来促进解缠结。实验表明，通过我们的模仿对比学习，可以很好地消除因素变化，并且可以精确控制生成的脸部的特性。我们还分析了学习到的潜在空间，并提出了支持因子解缠结的几个有意义的性

在未配对的图像到图像翻译（NEGCUT）中进行对比学习的实例式硬负示例生成 它是在不成对的图像到图像转换（NEGCUT）中进行对比学习的实例化硬否定示例生成的官方PyTorch实现。

对比学习 ——simsiam 代码解析。.doc

学习视觉相似度对于各种视觉任务至关重要，如图像聚类、人脸检测或图像检索，从而为日常应用奠定基础，如智能手机上的图像集合的智能排列、浏览器中的网络规模的图像搜索或在线购物时推荐产品。今天，学习捕捉相似度的视觉表示的主要方法是深度度量学习，它专门针对从新颖的、看不见的类中检索对象和图像。此外，相似性学习与对比学习密切相关，对比学习是自监督学习的主导方法，分别是迁移学习。 在本教程中，我们将深入介绍深度度量学习(DML)的领先学习范式，以及如何实际评估其(超出分布)泛化的未来方向。具体来说，本教程将涵盖以下主题: (i) DML目标函数的概况，(ii)先进的和上下文相关的DML公式，(iii) DML中数据采样的重要性，(iv)公平和现实地评估DML方法的最佳实践，最后，(v)我们将DML与计算机视觉和模式识别的相关领域联系起来，如对比学习，少样本学习，迁移学习和人脸识别。

这一期主要是学习MYSQL的基本语法，陆续还会有续期的文章，敬请期待 语法的差异 我这里主要说语法的不同 1、默认约束 区别：mysql里面DEFAULT关键字后面是不用加括号的 代码如下:–sqlserverCREATE TABLE emp(id INT DEFAULT(12))–mysqlCREATE TABLE emp(id INT DEFAULT 12) 2、设置自增列 区别很大，不过好像mysql的自增列不能设置步长的 MYSQL的自增列一定也要是主键列，不是主键列会报错，设置种子值要在表的后面设置 代码如下:–设置自增列–sqlserverCREATE TABLE emp   

对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学习、图对比学习、对比学习、STGCL等。对比学习相关论文及笔记，包括时空图对比学

自监督学习由于能够避免标注大规模数据集的成本而受到欢迎。它能够采用自定义的伪标签作为监督，并将学习到的表示用于几个下游任务。具体来说，对比学习最近已成为计算机视觉、自然语言处理(NLP)等领域的自主监督学习方法的主要组成部分。它的目的是将同一个样本的增广版本嵌入到一起，同时试图将不同样本中的嵌入推开。

对比学习综述 介绍了对比学习损失InfoNCE的起源 详细介绍了对比学习的起源，发展，从CPC到MAE，从图像到文本SimCSE，再到表格数据Tabular

自监督学习（Self-supervised learning）最近获得了很多关注，因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号，然后把学习到的表示（representation）用作下游任务里。最近，对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分，被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是：将一个样本的不同的、增强过的新样本们在嵌入空间中尽可能地近，然后让不同的样本之间尽可能地远。这篇论文提供了一个非常详尽的对比自监督学习综述。