Machine learningDeep learning / NLP / CV

सेल्फ-सुपरवाइज्ड वेरिएशन ऑटोएनकोडर

एक सेल्फ-सुपरवाइज्ड वेरिएशन ऑटोएनकोडर (SS-VAE) एक मानक VAE की जनरेटिव लेटेंट-स्पेस लर्निंग को सेल्फ-सुपरवाइज्ड प्रीटेक्स्ट कार्यों - जैसे कंट्रास्टिव ऑग्मेंटेशन, मास्क्ड रिकंस्ट्रक्शन, या रोटेशन प्रेडिक्शन - के साथ जोड़ता है ताकि बिना किसी मैन्युअल एनोटेशन के अनलेबल डेटा से अधिक समृद्ध, अधिक डिसेंटैंगल्ड रिप्रेजेंटेशन सीख सकें।

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स्रोत

  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

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

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इनमें संदर्भित

ScholarGateSelf-supervised Variational Autoencoder (Self-supervised Variational Autoencoder (SS-VAE)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/self-supervised-variational-autoencoder · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026