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基于音频的自监督深度学习

自监督表示学习方法旨在从大量的未标记数据中学习有用的、通用的表示,从而降低后续监督学习的样本复杂度。这些方法已被广泛应用于各种领域,例如计算机视觉(Oord等人,2018;Hjelm等人,2018;Chen等人,2020;Grill等人,2020)、自然语言处理(Peters等人,2018;Devlin等人,2019;Brown等人,2020)以及语音处理(Schneider等人,2019;Pascual等人,2019b;Chung&Glass,2020;Wang等人,2020;Baevski等人,2020

原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2021/07/01/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e9%9f%b3%e9%a2%91%e7%9a%84%e8%87%aa%e7%9b%91%e7%9d%a3%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0/

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