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重新定义自监督学习!LeCun团队让MMCR再进一步

重新定义自监督学习!LeCun团队让MMCR再进一步

重新定义自监督学习!LeCun团队让MMCR再进一步

近日,来自斯坦福、MIT、纽约大学和Meta-FAIR等机构的研究人员,通过新的研究重新定义了最大流形容量表示法(MMCR)的可能性。

来自主题: AI技术研报
4057 点击    2024-10-16 15:44
综述170篇「自监督学习」推荐算法,港大发布SSL4Rec:代码、资料库全面开源!

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推荐系统对于应对信息过载挑战至关重要,它们根据用户的个人偏好提供定制化推荐。近年来深度学习技术极大地推动了推荐系统的发展,提升了对用户行为和偏好的洞察力。

来自主题: AI技术研报
8935 点击    2024-05-09 19:10
小模型性能饱和、表现不佳,根源是因为Softmax?

小模型性能饱和、表现不佳,根源是因为Softmax?

小模型性能饱和、表现不佳,根源是因为Softmax?

语言建模领域的最新进展在于在极大规模的网络文本语料库上预训练高参数化的神经网络。在实践中,使用这样的模型进行训练和推断可能会成本高昂,这促使人们使用较小的替代模型。然而,已经观察到较小的模型可能会出现饱和现象,表现为在训练的某个高级阶段性能下降并趋于稳定。

来自主题: AI技术研报
9959 点击    2024-05-03 20:58