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在机器学习中，表征学习或表示学习是允许系统从原始数据中自动发现特征检测或分类所需的表示的一组技术。这取代了手动特征工程，并允许机器学习特征并使用它们执行特定任务。在有监督的表征学习中，使用标记的输入数据来学习特征，包括监督神经网络，多层感知器和（监督）字典学习。在无监督表征学习中，特征是与未标记的输入数据一起学习的，包括字典学习，独立成分分析，自动编码器，矩阵分解和各种形式的聚类。
Disentangling Learning from Judgment: Representation Learning for Open Response Analytics
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Collaborative Representation Learning for Alignment of Tactile, Language, and Vision Modalities
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Improving Large Language Model Safety with Contrastive Representation Learning
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Object-Centric Representation Learning for Enhanced 3D Scene Graph Prediction
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Self-Supervised Skeleton-Based Action Representation Learning: A Benchmark and Beyond
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Clustering with Communication: A Variational Framework for Single Cell Representation Learning
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Learning Safe Autonomous Driving Policies Using Predictive Safety Representations
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C3RL: Rethinking the Combination of Channel-independence and Channel-mixing from Representation Learning
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Collaborative Representation Learning for Alignment of Tactile, Language, and Vision Modalities
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FusionNet: Physics-Aware Representation Learning for Multi-Spectral and Thermal Data via Trainable Signal-Processing Priors
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Beyond I-Con: Exploring New Dimension of Distance Measures in Representation Learning
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Toward Artificial Palpation: Representation Learning of Touch on Soft Bodies
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Improving Region Representation Learning from Urban Imagery with Noisy Long-Caption Supervision
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Artificial Intelligence-Enabled Spirometry for Early Detection of Right Heart Failure
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参考链接
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