自监督学习潜变量模型项目论文 – 自监督学习与统计建模的结合

该项目提出了一种潜变量统计模型，用于自监督学习（SSL），将SSL损失函数与统计生成过程联系起来。该模型假设数据由潜在高斯变量线性变换并被噪声破坏生成，正样本为原始数据的噪声版本。最大似然估计可根据数据增强的信息量简化为主成分分析（PCA）或一个简单的非对比损失。数值模拟验证了理论发现，表明在正交噪声设置中SSL优于PCA，而在各向同性噪声设置中表现相似。

自监督学习潜变量模型项目的特点:

1. 整合SSL与统计建模，提供理论框架
2. 根据数据增强信息，可简化为已知方法如PCA或非对比损失
3. 能够处理不同类型的噪声，包括正交噪声和各向同性噪声

自监督学习潜变量模型项目的功能:

1. 用户可以输入自己的数据集，并设置数据增强的参数，如噪声添加方式
2. 模型可被训练以从数据中学习表示，生成有意义的特征
3. 训练后的表示可用于下游任务，如分类、聚类或进一步分析

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