混合表形式データの不均衡に対処するための新しいメトリックを提案し、バランスの取れた学習プロセスを実現する。
生成モデルを活用した新しいフレームワークが、自己教師付き学習のパラダイムを豊かにし、視覚的表現の品質を大幅に向上させることを示唆しています。
ロボットのモーター制御における時空間予測的事前トレーニングの効果的な枠組みを提案する。
GNNを使用した自己教師付き学習は、NIDSの多クラス分類において有望な手法である。
時系列データにおける自己教師付き学習の重要性と方法に焦点を当てる。
SSLは、SAR ATRにおける効果的な方法を提供し、SAR-KGPAは高品質なターゲット特徴を学習するための画期的なアプローチである。