Ọmụmụ ihe dị iche iche
Ọmụmụ ihe dị iche iche na-akuziri ihe nlere anya ijikọ ihe ndị yiri ya ọnụ wee kewaa ihe ndị dị iche iche n'ime oghere.
Nchịkọta
It matters because it lets AI learn powerful representations from mostly unlabeled data, powering image search, recommendations, and multimodal models.
Ime miri emi
Kama ibu amụma akara, mmụta dị iche iche na-amụta site na ntụnyere: nyere ihe arịlịka, a zụrụ ihe nlereanya ahụ ka ala 'ezigbo' dabara na ya nso na oghere vector ebe 'adịghị mma' na-abụghị nke dabara n'ala dị anya. Ntụziaka a na-ahụkarị nke a na-ahụ maka onwe ya (dị ka SimCLR) na-emepụta ihe dị mma site n'inwe mmụba abụọ na-enweghị usoro nke otu ihe oyiyi (ihe ọkụkụ, agba agba, blur); ihe ọ bụla ọzọ na ogbe bụ adịghị mma. Maapụ ihe nlereanya ahụ ntinye aka na vectors yana mfu na-akwụghachi ụgwọ myirịta dị elu maka ụzọ abụọ na myirịta dị ala maka ndị ọzọ. Nke a na-emepụta ihe mgbakwunye ebe anya na-egosipụta ihe ọ pụtara, yabụ ọrụ mgbada chọrọ akara ngosi ole na ole. CLIP na-etinye otu echiche n'ofe usoro, na-adakọ onyonyo na nkebi okwu ha.
Nghọta nka nka
Ọnwụ ịnyịnya ọrụ bụ InfoNCE (a softmax n'elu akara myirịta), na-enwekarị myirịta cosine site na okpomọkụ nke na-achịkwa otu esi enweta ihu ọma nke ọma. N'ụzọ dị mkpa, arụmọrụ na-eme ka ọ dịkwuo mma site na ọtụtụ ihe na-adịghị mma, ya mere nnukwu batches ma ọ bụ ebe nchekwa / kwụ n'ahịrị (dị ka ọ dị na MoCo) na-enye ha. Ụzọ ụfọdụ dị ka BYOL na SimSiam na-atụba ihe ndị na-adịghị mma kama jiri ngwa ngwa ma ọ bụ nkwụsịtụ netwọọdụ ebumnuche iji zere ndakpọ, ebe ntinye niile na-aghọ otu.
Mmetụta atụmatụ
Ọnụ ego na mmefu ego
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi doro anya
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Quality akara
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Ọdịnihu nke mmụta dị iche iche
Ọmụmụ ihe dị iche iche na-ejikọta ya na nkpuchi ma na-emepụta onwe ya n'ime ebumnobi ngwakọ na-ejide ma myirịta zuru ụwa ọnụ na nkọwa zuru oke. Mmetụta ya kachasị ukwuu bụ multimodal: ederede ederede (ma ugbu a ọdịyo na vidiyo) na-etinye aka na nchọ, ọgbọ eweghachite, na nhazi ọkwa efu, na akara ukwu ahụ ga-eto. Na-atụ anya ịrụkwu ọrụ n'ibelata agụụ maka nnukwu batches, na usoro mmụba na-adịghị mma, yana ịgbatị ụzọ na ngalaba dị ka onyonyo ahụike na usoro oge ebe akara ngosi dị ụkọ na ọnụ.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
CLIP na-amụta oghere ederede-ihe onyonyo nkekọrịta ka ị nwee ike chọọ ọbá akwụkwọ foto nwere nkebiokwu etinyere dịka 'nkịta na skateboard'.
Iji SimCLR na-azụ ọkpụkpụ azụ ọhụụ na foto ndị na-enweghị aha, wee dozie ya nke ọma maka nchọpụta ọrịa na-eji naanị obere akara aha.
Atụmatụ iwulite ngwaahịa ma ọ bụ egwu ebe ntinye nke ihe onye ọrụ masịrị ya na-anọdụ ala nso maka iweghachi onye agbata obi kacha nso.
Sistemụ nyocha ihu na-azụ ihe ntinye ya mere foto abụọ nke otu onye dị nso na ndị mmadụ dị iche iche dị anya.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Nọgide na-eme nchọpụta
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Contrastive Learning quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Ntuziaka na-esote
Ọmụmụ ihe jikọrọ ọnụ
Ajụjụ a na-ajụkarị
What is Contrastive Learning?
Ọmụmụ ihe dị iche iche na-akuziri ihe nlere anya ijikọ ihe ndị yiri ya ọnụ wee kewaa ihe ndị dị iche iche n'ime oghere. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ na-ahapụ AI ka ọ mụta nnochite anya siri ike site na ọtụtụ data enweghị akara, na-achọ ihe onyonyo ike, ndụmọdụ, na ụdị ọtụtụ.
Gịnị bụ isi ebumnobi nke mmụta iche?
Ọmụmụ ihe na-emegiderịta onwe ya na-akpụzi oghere nke mere na ụzọ abụọ na-adakọ ọnụ dị nso na ụzọ abụọ na-adakọghị ọnụ dị anya.
N'ime usoro onyonyo nke ejiri onwe ya dị ka SimCLR, kedu ka esi emepụta ụzọ dị mma?
SimCLR na-emepụta ihe dị mma site na nlele abụọ agbagoro nke otu onyonyo, yana onyonyo ndị ọzọ na batch na-eje ozi dị ka ihe na-adịghị mma.
Kedu ọrụ mfu kacha jikọtara ya na mmụta dị iche?
InfoNCE, softmax karịa akara myirịta nwere okpomoku, bụ ebumnobi dị iche na ọkọlọtọ.
Kedu ihe kpatara usoro dịka MoCo ji eji ebe nchekwa ma ọ bụ kwụ n'ahịrị?
Ọmụmụ ihe dị iche iche na-erite uru site na ọtụtụ ihe ọjọọ; kwụ n'ahịrị na-enye ha ka a na-echekwa nha nha nha.
Kedu nsogbu BYOL na SimSiam na-eche nche maka na-ejighị ihe ọjọọ pụtara?
Enweghị ihe ndị na-adịghị mma, ihe nlereanya nwere ike ịkọwapụta ihe niile na otu vector; nkwụsị-gradient na ebumnobi ọkụ na-egbochi ọdịda a.