学习框架
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适合时空预测的时间序列表示学习方法
本文提出的模型核心结构如下图所示,其核心一方面是将时空信息融合到对比学习中的方式,另一方面是对比学习框架的升级。
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BT - Unet:生物医学图像分割的自监督学习框架
BT-Unet采用Barlow twin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息,以学习数据表示。之后,对完整网络进行微调以执行实际的分割。
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人工智能:PyTorch深度学习框架
PyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的,解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题,故采用了集成非常广泛的Python编程语言来实现。