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通过潜在空间的对比损失最大限度地提高相同数据样本的不同扩充视图之间的一致性来学习表示。对比式自监督学习技术是一类很有前途的方法，它通过学习编码来构建表征，编码使两个事物相似或不同
Spatial-Functional awareness Transformer-based graph archetype contrastive learning for Decoding Visual Neural Representations from EEG
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FAID: Fine-Grained AI-Generated Text Detection Using Multi-Task Auxiliary and Multi-Level Contrastive Learning
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PhishSSL: Self-Supervised Contrastive Learning for Phishing Website Detection
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Probabilistic Variational Contrastive Learning
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SRA-CL: Semantic Retrieval Augmented Contrastive Learning for Sequential Recommendation
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Learning Domain-Robust Bioacoustic Representations for Mosquito Species Classification with Contrastive Learning and Distribution Alignment
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MMGeoLM: Hard Negative Contrastive Learning for Fine-Grained Geometric Understanding in Large Multimodal Models
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Divergence-Based Similarity Function for Multi-View Contrastive Learning
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Medical Question Summarization with Entity-driven Contrastive Learning
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SRA-CL: Semantic Retrieval Augmented Contrastive Learning for Sequential Recommendation
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Contrastive Learning for Correlating Network Incidents
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Similarity-Dissimilarity Loss for Multi-label Supervised Contrastive Learning
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Selective Contrastive Learning for Weakly Supervised Affordance Grounding
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Contrastive Learning and Adversarial Disentanglement for Privacy-Aware Task-Oriented Semantic Communication
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Contrastive Learning and Adversarial Disentanglement for Task-Oriented Semantic Communications
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参考链接
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