Machine learningDeep learning / NLP / CV

Variational Autoencoder מונחה-עצמית

Variational Autoencoder מונחה-עצמית (SS-VAE) משלב את למידת מרחב הרגרסיה הגנרטיבי של VAE סטנדרטי עם משימות קדם (pretext tasks) מונחות-עצמית — כגון הגדלה ניגודית (contrastive augmentation), שחזור חלקי (masked reconstruction), או חיזוי סיבוב — כדי ללמוד ייצוגים עשירים ומפוזרים יותר מנתונים לא מתויגים, ללא כל תיוג ידני.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). link
  2. Liu, X., Zhang, F., Hou, Z., Mian, L., Wang, Z., Zhang, J., & Tang, J. (2021). Self-Supervised Learning: Generative or Contrastive. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 35(1), 857–876. DOI: 10.1109/TKDE.2021.3090866

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Variational Autoencoder (SS-VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/self-supervised-variational-autoencoder

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateSelf-supervised Variational Autoencoder (Self-supervised Variational Autoencoder (SS-VAE)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/self-supervised-variational-autoencoder · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026