自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。它的核心目标是利用无监督的数据进行学习，从而在下游任务中更好地利用监督信号。自监督学习的主要方法…

paper：Exploring Simple Siamese Representation Learning official implementation：https://github.com/facebookresearch/simsiam 本文的创新点 本文提出了一种名为SimSiam的简单孪生网络（Siamese network）结构，用…

在人工智能的浪潮中，图神经网络（GNNs）已经成为理解和分析图结构数据的强大工具。然而，GNNs在面对未标记数据时，其泛化能力往往受限。为了突破这一局限，研究者们提出了GraphGPT，这是一种为大语言…

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Paper1 Self-Supervised Video Forensics by Audio-Visual Anomaly Detection 摘要原文: Manipulated videos often contain subtle inconsistencies between their visual and audio signals. We propose a video forensics method, based on anomaly detection, that can id…

在人工智能的浪潮中，图神经网络（GNNs）已经成为理解和分析图结构数据的强大工具。然而，GNNs在面对未标记数据时，其泛化能力往往受限。为了突破这一局限，研究者们提出了GraphGPT，这是一种为大语言…