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表征学习最新视觉报道_奥苏伯尔表征概念命题的区别(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

表征学习

从ID到LLM：推荐系统的可迁移之路 𐟚€ 推荐系统的发展可以分为几个阶段。最初，基于ID的可迁移推荐系统占据了主导地位。这个阶段的推荐系统主要依靠ID来实现，并且需要在不同的场景之间有数据重叠，例如，大公司里存在多个业务场景，通过老的业务引流新的业务。早期的经典架构包括双塔架构、CTR模型、会话和序列推荐以及Graph网络。这些模型无一例外地采用ID embedding来对物品进行建模，形成了基于ID特征的建模体系。在这个阶段，PeterRec（SIGIR2020）、Conure（SIGIR2021）和CLUE（ICDM2021）等早期工作取得了显著成果。 PeterRec是推荐系统领域首篇明确提出基于自监督预训练（自回归与Mask语言模型）的用户表征具备通用性的论文。它清晰地展示了预训练的通用表征在跨域推荐和用户画像预测中的显著提升。PeterRec还引入了基于Adapter的技术，通过微调模型补丁实现不同任务的有效迁移学习。 Conure则是推荐系统领域首个提出用户通用表征的终生学习（lifelong learning）模型。它首次提出一个模型连续学习和同时服务多个不同的下游任务。Conure提出的“一人一世界”概念启发了当下推荐系统one4all模型的研究。 CLUE则认为，PeterRec与Conure算法在学习用户表征时，采用自回归或者mask机制都是基于物品粒度的预测，而最优的用户表征显然应该是对完整的用户序列进行建模和训练。因此，CLUE结合对比学习，获得了更优的结果。随着技术的发展，推荐系统逐渐从基于ID的可迁移系统发展到基于LLM（Learning to Learn Model）的可迁移系统。这一阶段的推荐系统不再局限于特定的ID，而是通过学习用户的行为和偏好，实现更广泛的迁移学习。

多模态与对比学习：创新灵感大集合 𐟌 今天，我想和大家分享一个在学术界和工业界都非常热门的创新点：多模态与对比学习相结合的策略。这个结合方式在顶级会议和期刊上频频出现，成为了许多研究者的灵感源泉。首先，让我们回顾一下最近的一些研究成果。比如在CVPR2023上，有一篇名为HACL的论文，提出了一种幻觉增强的对比学习方法，使得模型的总体得分提高了34.66%。还有在NeurIPS 2023上，浙江大学提出了一种名为C-MCR的方法，通过连接多模态对比表征，无需配对数据就能进行学习，并在多个任务上取得了 state-of-the-art 的效果。那么，为什么这种结合方式会如此有效呢？多模态数据包含了来自不同源的信息，这些信息具有不同的特征和分布。而对比学习则能够区分不同类别的特征表示，从而提高模型的自监督学习能力。通过将这两种方法结合起来，我们可以整合不同模态的互补信息，优化特征表示，并提升模型的鲁棒性和泛化能力。这种结合方式为异构数据融合、模态对齐、小样本学习等任务提供了新的思路。为了帮助大家更好地理解，我整理了11篇最新的多模态与对比学习的论文和源代码，供大家参考。希望这些资源能给大家带来一些灵感启发。如果你对多模态和对比学习感兴趣，不妨深入了解一下这些论文和源代码。相信你会从中获得不少启发和灵感！

自然状态下学生参与度的生理特征研究 𐟓š 文献综述：学生参与度在学习过程中至关重要，但传统评估方法存在局限性。为了更全面地理解学生参与度对学习的影响，研究采用混合方法和自然状态下的多模态数据，从生理特征角度探讨学生参与度。 𐟧 学生参与度的三维概念：学生参与度被构建为一个三维概念，包括行为参与度、情感参与度和认知参与度。 𐟔젧垧𛏧”Ÿ理学工具：随着认知神经科学和生物传感技术的发展，教育研究可以利用新的工具来探究学生参与度。神经生理学记录揭示了中枢神经系统（CNS）和自主神经系统（ANS）的动态和复杂的神经生理活动，它们对人类学习至关重要。ANS在包括情绪、认知和行为在内的心理和社会过程中起着至关重要的作用。ANS的活动可以通过生理测量来记录，包括皮肤电活动（EDA）、心电图和心率。 𐟤 人际神经生理同步：除了个体特征之外，近年来，人际神经生理同步在研究中受到越来越多的关注。 𐟓Š 方法：研究采用混合方法研究设计，结合了定量和定性数据的收集和分析。在自然环境的高中课堂中收集了多模态的生理数据，对学生参与度进行了生理学特征的表征。具体方法包括：数据收集：研究者使用了生物感应技术和神经生理学记录仪收集中枢神经系统和自主神经系统的动态和复杂的生理活动数据。数据分析：研究者进行了定量分析和定性分析。定量分析包括对人际生理同步性（IPS）和个体生理特征的量化分析，比较它们与学生参与度的关系。定性分析则对IPS的结果进行解释和三角验证。 𐟓ˆ 研究结果和讨论：人际生理同步性（IPS）在量化分析中具有较高的准确性，比个体生理特征更能有效地反映学生的参与度。此外，定性分析对IPS的结果进行了解释和三角验证，从而更好地解释了定量分析的结果。混合方法能够结合定量和定性数据的优势，更全面地揭示学生参与度的生理学特征，为教育实践提供更准确、即时和便捷的参与度表征方法。通过混合方法研究设计，我们可以更好地理解学生在学习过程中的隐性参与，从而更好地指导教育实践，并提高学生的学习成果。

𐟎褸��”子棋游戏：幼儿表征与倾听之旅𐟑‚ 在中班的益智区，我们为孩子们设计了一场五子棋游戏。这场游戏不仅仅是简单的棋类竞技，更是一次幼儿表征与倾听的互动体验。𐟎𒊊游戏开始前，孩子们需要先进行表征。他们用画笔和纸，描绘出五子棋的棋盘和棋子。这一过程不仅锻炼了他们的手眼协调能力，也让他们对游戏有了更直观的理解。𐟖Œ️ 游戏过程中，我们强调一对一的倾听。每当一位孩子下棋时，另一位孩子需要认真倾听，并给出反馈。这样的互动不仅增强了孩子们的沟通技巧，也让他们学会了在游戏中尊重他人。𐟑‚ 每一步棋的落下，都是孩子们思维的体现。他们通过游戏，学习到策略、耐心和毅力。而这些品质，正是未来学习和生活中不可或缺的。𐟧 这场五子棋游戏，不仅是一次娱乐活动，更是一次寓教于乐的学习体验。我们期待孩子们在游戏中收获成长，同时也享受游戏的乐趣。𐟌Ÿ

人到晚年，让人长寿的6大特征，有一个都要恭喜了！早知道早享福第一、心态平和。人到晚年，能够保持一颗平和的心，面对生活的起伏不再轻易动怒或沮丧，这样的心态有助于减少压力，对身体健康大有裨益。第二、社交活跃。经常与亲朋好友相聚，不仅能让老年人的生活更加丰富多彩，还能增强他们的社会归属感，这对心理健康尤其重要。第三、保持学习。无论是学习新技能还是阅读书籍，持续的学习能够保持大脑活跃，延缓认知功能的衰退。第四、适量运动。适度的身体活动，如散步、太极等，可以提高身体机能，增强免疫力，减少疾病的发生。第五、饮食健康。均衡的饮食习惯，摄入足够的营养素，避免过多油腻和高糖食物，对维持健康的体重和预防慢性病至关重要。第六、拥有爱好。培养兴趣爱好，不仅能为老年生活增添乐趣，还能促进个人的心理健康，使生活更加充实有意义。每个特征都是长寿的重要因素，拥有的越多，生活质量越高，幸福感也越强。因此，如果发现自己具备上述任何一个特征，都值得庆祝一番，因为这意味着您正走在通往幸福长寿的路上。#我要上热门# #图文动态同步大赛# #一年一度开学季#

英语阅读速度慢？自然拼读是关键！英语和中文是两种截然不同的语言：英语主要依靠听觉，而中文则主要依靠视觉。研究表明，以英语为母语的孩子阅读速度比中国孩子快5-7倍。 ❓如何提高英语阅读能力？ ❓自然拼读能帮助提高阅读基础吗？首先，阅读英语的能力和发音能力是相辅相成的。 ⚠️发音能力是影响阅读能力的重要因素之一。 ❓孩子在学习英语时需要经历哪些过程？ ❶ 字母形状与发音的关系 ❷ 解码（阅读）过程 ❸ 编码（书写）过程 ❹ 赋予意义的过程 ❓为什么发音能力对阅读能力有重要影响？ 1⃣️ 孩子在学习过程中经历的四个过程并不是一个由低到高的过程，而是一个循环的过程。 2⃣️ 在阅读时，解码和编码过程不断连续运作。当我们看到一个词，视觉和听觉功能区就开始运作了。 ❓如何帮助孩子提高阅读速度？通过系统规律的训练孩子的发音能力，可以加快解码和编码速度。 ❓我们是一个一个字母来阅读的吗？当然不是啦，无论是阅读文字还是识别物体，我们都是从物体的特征来识别的。看一个单词时，每个字母的特征基本上都是同时被识别的。 ❓如何有效缩短识别单词的时间？例如，一串数字13023888，看起来很长，不太好记。把数字分成小段130-238-8，这样会更容易一些。对于单词，开头的部分是onset，中间到结尾的部分是rime。比如cat单词，onset是/c/，而rime是/at/。一些替代开头辅音的小游戏可以用来操练at，比如mat，hat，fat，bat。当孩子熟悉at这个rime组合之后，在解码过程中就变成了/c-at/，/f-at/，节省了很多时间。

9种深度学习注意力机制详解 𐟔 探索深度学习的奥秘，注意力机制是提升模型性能的关键。以下是9种不同的注意力机制，它们为特征学习提供了新的视角。 1️⃣ CBAM注意力机制 CBAM通过通道注意力和空间注意力，从两个维度学习特征图的attention map，实现自适应特征学习。 2️⃣ SE注意力机制 SE机制明确建模通道间的依赖关系，通过学习评估每个通道的重要性，增强有用特征，抑制无用特征。 3️⃣ GC注意力机制 GC机制保留了SE的高效性，同时使用自注意力机制建模特征间的全局依赖关系。 4️⃣ ECA注意力机制 ECA是SE的改进版本，通过1x1卷积直接建模通道间依赖，避免了SE中全连接层带来的维度缩减问题。 5️⃣ SimAM无参数注意力机制 SimAM是一种无参数的注意力机制，通过计算特征间的可分性，找到信息丰富的关键特征。 6️⃣ SC注意力机制 SC机制使用自校准操作，自适应学习各位置周围的远程空间依赖，打破了小范围卷积的限制。 7️⃣ DANet 注意力机制 DANet结合了位置注意力和通道注意力，可建模特征之间完整的依赖关系。 8️⃣ RFB（感受野模块） RFB模块模仿人眼多尺度感受野，使用Inception设计和空洞卷积来扩大感知范围。 9️⃣ BAM（瓶颈注意模块） BAM模块可以轻松集成到任意CNN中，通过通道和空间两条路径学习注意力。 𐟒ᠦ𗱥…夺†解这些注意力机制，将为你的深度学习研究提供强大的工具。

被大领导指点后才明白，被提拔快的人，往往都具备这些特征： 1. 沟通能力佳，能准确传达信息，有效协调各方，让团队协作如丝滑般顺畅。 2. 学习能力强，能快速吸收新知识，与时俱进，将学习成果转化为工作能力。 3. 应变能力强，面对突发状况，能冷静应对，化危为机，展现超凡的应对智慧。 4. 团队意识强，懂得集体利益高于个人，乐于助人，促进团队和谐共进。 5. 自我驱动，无需他人督促，自我加压，始终保持对工作的热情和动力。 6. 细节把握准，工作中不放过任何一个细节，确保每项任务都达到最佳效果。 7. 目标导向，始终盯着目标前进，不畏艰难，确保工作成效最大化。 8. 情绪管理佳，无论压力多大，都能保持平和心态，不让情绪影响工作质量。 9. 创新思维活，敢于打破常规，提出新点子，为团队注入源源不断的活力。 10. 责任感强，对待工作认真负责，出现问题主动承担，不推诿不逃避。被提拔快的人，不仅仅是工作效率高，他们更是一群综合素质过硬的职场精英。他们懂得如何在激烈的竞争中脱颖而出，如何在团队中发挥自己的价值。这些特征，不仅是职场晋升的敲门砖，更是个人成长的重要标志。作为职场人，我们应该从中汲取经验，不断提升自己，以期在职场中取得更好的发展。

机器学习算法大全：从入门到进阶机器学习是一种让计算机从数据中学习并做出预测或决策的技术。以下是几种常见的机器学习算法：逻辑回归 (Logistic Regression) 𐟓ˆ 用于分类问题，通过一个S形函数将输入映射到0到1之间的概率。决策树 (Decision Tree) 𐟌𓊠 通过学习简单的决策规则从数据特征中推断出目标值，核心在于树的构建和节点分裂的规则。支持向量机 (Support Vector Machine) 𐟛᯸ 在特征空间中找到最优的分割超平面。随机森林 (Random Forest) 𐟌𒊠 集成多个决策树以提高模型的准确性和稳定性。梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM) 𐟚€ 通过迭代的训练弱预测模型来最小化损失函数。回归 (Regression) 𐟓Š 用于建立自变量（特征）和因变量（目标）之间的线性关系，预测连续值输出，如房价预测。聚类算法 (Clustering) 𐟔 将数据分组，使得同一组内数据点相似度高，不同组之间的数据点相似度低。有K均值聚类和层次聚类，其核心在于距离计算和簇的更新规则。主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 𐟓‰ 降维技术，用于在保留数据集中大部分变异性的同时减少特征的数量。其核心是特征值分解，将原数据的协方差矩阵分解为特征向量和特征值，通过选取特征值较大的特征向量进行降维。 K最近邻 (K-Nearest Neighbors) 𐟑加一种基本的分类和回归方法，如果一个样本在特征空间中的K个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。核心是距离度量和投票机制，分类可以使用欧式距离等方式，回归通常使用平均值等方式进行预测。神经网络 (Neural Networks) 𐟧 一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据的复杂关系。核心在于前向传播和反向传播过程，涉及到激活函数、损失函数等。深度学习 (Deep Learning) 𐟕𕯸‍♂️ 使用多层神经网络（深度神经网络）来模拟人类学习过程。迁移学习 (Transfer Learning) 𐟌 利用在一个任务上训练好的模型来解决另一个任务。这些算法各有特色，适用于不同的数据和问题类型。了解并掌握这些算法，可以帮助你更好地应用机器学习技术解决实际问题。

模型落地新突破：零样本学习与特征蒸馏器 𐟌Ÿ 在人工智能的探索中，零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）已经成为一个令人振奋的研究领域。它挑战了传统机器学习的一个基本假设：模型必须先看到样本才能进行识别。如今，一种创新的方法正在突破这一限制，通过更精细的特征提取技术和特征空间优化，显著提升了识别未见类别的能力。 𐟔 这种方法的核心理念在于构建基于卷积特征图的解释图，这就像是给计算机装上了一双能够洞察图像内部结构的“眼睛”。它能够全面而细致地识别出对象的各个部分，从而减少视觉特征与语义属性之间的虚拟连接，使得模型能够更加精准地理解图像内容。 𐟔젨🛤𘀦�š„研究提出了一种特征蒸馏器，它能够将局部特征蒸馏到一个主网络中，这个主网络专注于提取全局特征。这种结合局部和全局视觉特征的方法，就像是给了模型一个既能够看到树木，又能看到森林的视角，极大地提高了识别的准确性。 𐟓Š 在多个标准数据集上的实验结果令人瞩目。这种方法在传统ZSL和泛化零样本学习（Generalized Zero-Shot Learning, GZSL）任务中都取得了显著的性能提升，超越了现有的技术水平。 𐟚€ 这不仅是技术上的一次飞跃，更是对人工智能未来可能性的一次探索。它证明了通过深度学习和创新的数据处理技术，机器可以更加接近人类的学习方式——即使没有直接的经验，也能够通过已有的知识来推断和学习新的概念。 𐟌𑠨🙤𘀧ꁧ 𔦀秚„方法，为人工智能领域带来了新的可能性，预示着一个更加智能、更加灵活的未来。随着研究的深入，我们有理由相信，机器不仅能够识别我们已经教会它的类别，还能够自主探索和理解它从未见过的新世界。

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