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看破不可见数据集，自我监督学习成为细胞组学新的复杂系统处理利器

编辑丨&自我监督学习 SSL 是一个概念，即数据及其固有的成对关系足以学习有意义的数据表示。监督学习依赖于成对的观察值和标签，而 SSL 仅依赖于输入和样本间关系。 SSL 已成为一种强大的方法，用于从庞大、未标记的数据集中提取有意义的表示，从而改变计算机视觉和自然语言处理。

我们都知道自监督学习在 CV 和 NLP 领域都有比较广泛的应用，比如大模型 BERT、GPT-3 等训练，其实最核心的技术就是基于自监督学习的技术。那么在 CV 和 NLP 领域都取得成功的自监督学习，是否可以被借鉴或是利用到强化学习领域呢？

本文将用通俗的方式，为大家介绍耳熟能详却分辨不清的四个机器学习核心概念：监督式学习、半监督学习、非监督学习和自监督学习，并将用实例简介它们试图解决的问题。

来自自动驾驶公司轻舟智航和约翰霍普金斯大学的学者提出了一个自监督学习框架，可从未标注的激光雷达点云和配对的相机图像中进行点云运动估计，与现有的监督方法相比，该方法具有良好的性能，当进一步进行监督微调时，模型优于 SOTA 方法。