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人工智能完整词典
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掩码预测
一种技术，随机遮蔽输入数据的部分内容，并训练模型预测缺失的信息。
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代理图像旋转
一种代理任务，模型需要预测应用于图像的旋转角度，从而强制学习语义空间特征。
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自监督拼图
一种代理任务，需要重新组装打乱的图像碎片，促进空间结构和上下文关系的学习。
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时序上下文预测
一种自监督方法，无需显式标注即可预测序列事件的时间顺序或上下文。
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自监督图像修复
一种重建技术，模型通过填充图像的遮蔽区域来学习上下文结构和纹理。
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约束聚类
一种自监督方法，使用自动生成的约束来指导未标注数据的聚类。
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自监督知识蒸馏
一种过程，自监督教师模型将其知识迁移给更紧凑的学生模型，无需人工标注。
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代理多模态对齐
一种自监督任务，学习对齐不同模态（文本、图像、声音），利用它们的自然共现关系。
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正样本对生成
从单一无标签数据源自动创建相似样本用于对比学习的过程。
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邻域预测
一种代理任务，模型在无标签情况下预测样本在特征空间中的最近邻。
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自监督对抗增强
一种生成具有挑战性但语义保持的数据增强技术，用于增强表征的鲁棒性。
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动态对比记忆
一种动态存储负样本表征的机制，用于对比学习而无需大批量数据。
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迭代伪标签
一种自监督过程，逐步生成高置信度标签以指导最初无标签数据的训练。
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