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通过潜在空间的对比损失最大限度地提高相同数据样本的不同扩充视图之间的一致性来学习表示。对比式自监督学习技术是一类很有前途的方法，它通过学习编码来构建表征，编码使两个事物相似或不同
UniC-Lift: Unified 3D Instance Segmentation via Contrastive Learning
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Skim-Aware Contrastive Learning for Efficient Document Representation
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Semantic Retrieval Augmented Contrastive Learning for Sequential Recommendation
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Skeleton-Snippet Contrastive Learning with Multiscale Feature Fusion for Action Localization
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Evolutionary Neural Architecture Search with Dual Contrastive Learning
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Graph Data Augmentation with Contrastive Learning on Covariate Distribution Shift
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CLIBD: Bridging Vision and Genomics for Biodiversity Monitoring at Scale
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SMART: Semantic Matching Contrastive Learning for Partially View-Aligned Clustering
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OpenUS: A Fully Open-Source Foundation Model for Ultrasound Image Analysis via Self-Adaptive Masked Contrastive Learning
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Towards classification-based representation learning for place recognition on LiDAR scans
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Unsupervised Time Series Anomaly Prediction with Importance-based Generative Contrastive Learning
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Distillation versus Contrastive Learning: How to Train Your Rerankers
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Dual-Branch Center-Surrounding Contrast: Rethinking Contrastive Learning for 3D Point Clouds
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LLM-CoT Enhanced Graph Neural Recommendation with Harmonized Group Policy Optimization
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Weighted Contrastive Learning for Anomaly-Aware Time-Series Forecasting
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参考链接
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