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Self-Supervised Learning with Gaussian Processes
自监督学习 (SSL) 是一种机器学习范例，其中模型学习理解数据的底层结构，而无需来自标记样本的显式监督。从 SSL 获取的表示已被证明可用于许多下游任务，包括聚类和线性分类等。为了确保表示空间的平滑性，大多数 SSL 方法依赖于生成与给定实例相似的观察对的能力。然而，对于许多类型的数据来说，生成这些对可能具有挑战性。而且，这些方法缺乏考虑……
