Selbstüberwachtes Lernen zur Schätzung von Kovarianzmatrizen
Das Ziel dieses Papiers ist es, ein Deep-Learning-Framework zur effizienten Schätzung von Kovarianzmatrizen vorzuschlagen, das auf selbstüberwachtem Lernen basiert und globale Merkmale automatisch ausnutzt, ohne Verteilungsannahmen oder Regularisierung zu benötigen.
