学习

模仿学习笔记：行为克隆1模仿学习模仿学习(ImitationLearning)不是强化学习，而是强化学习的一种替代品。 模仿学习与强化学习有相同的目的： 两者的目的都是学习策略网络，从而控制智能体。 模仿学习与强化学习又有不同的原理： 模仿学习向人类专家学习，目标是让策略网络做出的决策与人类专家相同； 强化学习利用环境反馈的奖励改进策略，目标是让累计奖励（即回报）最大化。 2行为克隆概述行为克隆(BehaviorCloning)是最简单的模仿学习。 行为克隆的目的是模仿人的动作

黑客学习路线[通俗易懂]转载：https://www.cnblogs.com/HackKen/p/7732515.html引：在任何时候，我都是孤独的。最近在信安群里也有人问过我，我是如何学习黑客和渗透测试的，在这里，我就把我的学习路线写一下，让新手和小白们不再迷茫，少走弯路，拒绝时间和金钱上的浪费！第一周：入门在学习的时候，你起码需要对常见的黑客术语需要掌握，了解术语的话可以去看看这里的百度文库，写的还是可…

自监督学习（Self-supervised Learning）自监督学习(Self-supervisedlearning)是这两年比较热门的一个研究领域，它旨在对于无标签数据，通过设计辅助任务（Proxytasks）来挖掘数据自身的表征特性作为监督信息，来提升模型的特征提取能力

自监督学习（self-supervised learning）（20201124）看论文总是会看出来一堆堆奇奇怪怪的名词。从远程监督、有监督、半监督、无监督开始，最近又看到了一个自监督。首先先对上面的概念进行简述：半监督（semi-supervisedlearning）：利用好大量无标注数据和少量有标注数据进行监督学习；远程监督（distant-supervisedlearning）：利用知识库对未标注数据进行标注；无监督：不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类相关的任务。自监督：利用辅助任务从无监督的数据中挖掘大量自身的信息。

元学习、迁移学习、对比学习、自监督学习与少样本学习的关系解读文章目录前言一、对比自监督学习与FSL1.对比学习与自监督学习2.自监督学习与FSL二、元学习与FSL1.元学习是什么2.元学习与FSL三、迁移学习与FSL1.迁移学习2.迁移学习与FSL总结前言本人的研究方向是少样本图像分类，在阅读论文时会遇到很多元学习、迁移学习这样的名词，这些词在不同的论文中关系仿佛都不一样，人们的说法也不统一。因此在此记录一下自己的逻辑，希望不再混乱了~还有对比学习和自监督学习，最近自己也在看，并且和少样本学习（FSL）相关，就一起放在这里。文章中出现的ppt截图是自己讲组

自监督学习之对比学习对比学习一般是自监督学习的一种方式什么是自监督学习自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。（也就是说自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是算法在大规模无监督数据中自动构造监督信息，来进行监督学习或训练。因此，大多数时候，我们称之为无监督预训练方法或无监督学习方法，严格上讲，他应该叫自监督学习）。　　原文作者：自编码器个人认为可以算作无监督学习，也可以算作自监督学.

对比自监督学习综述 – A Survey of Contrastive Self-Supervised Learning本文介绍了最近流行的对比自监督学习。

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自监督学习: 人工智能的未来目录1.什么是自监督学习？2.为什么自监督学习是AI的未来？3.1ComputerVision:[1]2015(ICCV)UnsupervisedLearningofVisualRepresentationsUsingVideos[2]2015(ICCV)UnsupervisedVisualRepresentationLearningbyContextPrediction[3]2016(ECCV)Unsupervisedlearni

自监督学习-MoCo-论文笔记[通俗易懂]自监督学习-Moco