כתבות עם התגית SimCLR

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

Representation Learning via Invariant Causal Mechanisms


פינת הסוקר:  

         המלצת קריאה ממייק: מומלץ לאוהבי למידת ייצוג, בעלי ידע בסיסי בתורת הסיבתיות.

         בהירות כתיבה:  בינונית פלוס.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: היכרות בסיסית עם כלים מלמידת ייצוג ומתורת הסיבתיות.

        יישומים פרקטיים אפשריים: שיפור ביצועים לכל שיטת למידת ייצוג המבוססת NCE.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: לא נמצא בארקיב.

      פורסם בתאריך: 15.10.20, בארקיב.

      הוצג בכנס: ICLR 2021 Poster.


תחום מאמר: 

  • למידת ייצוג (representation learning).
  • תורת הסיבתיות.

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • גרף סיבתיות של מודל הסתברותי.
  •  InfoNCE – Contrastive Predictive Coding.
  •  לוס ניגוד – NCE.
  • מרחק KL בין התפלגויות.
  •  עידון של משימת למידה (task refinement).


תמצית מאמר:  לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.

 

לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

 Sequence-to-Sequence Contrastive Learning for Text Recognition

פינת הסוקר:  

          המלצת קריאה ממייק: כמעט חובה (לא חייבים אך מומלץ בחום לחסידי למידת הייצוג ואוהבי OCR).

          בהירות כתיבה:  גבוהה.

          רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: בינוני (נדרשת הבנה מסוימת במושגי למידת הייצוג).

         יישומים פרקטיים אפשריים: שיפור ביצועים עבור משימות OCR כמו זיהוי לוחות רישוי, זיהוי של תמרורים עבור מערכות רכב אוטונומי, הקטנת גודל סט אימון מתויג הנדרש לרמת ביצועים נתונה.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: לא הצלחתי לאתר.

      פורסם בתאריך: 20.12.20, בארקיב.

      הוצג בכנס: NeurIPSi 2020.


תחומי מאמר:

  • למידת ייצוגים במימד נמוך למשימות זיהוי טקסט (כתב יד) בתמונה.
  • למידה מנוגדת (contrastive learning – CL) למשימות מיפוי סדרה לסדרה (sequence-to-sequence tasks – StST) .

כלים מתמטיים, טכניקות, מושגים וסימונים:

  • לוס מנוגד (contrastive loss).
  • אוגמנטציה של דאטה ליצירה של דוגמאות "דומות".
  • רשתות לעיבוד שדאטה סדרתי (sequential) כמו LSTM.

מבוא והסבר כללי על תחום המאמר: לכתבה המלאה >>

X