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pNNCLR：用于基于对比学习的无监督表示学习问题的随机伪邻域
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了无监督自学习对偶损失模型（SSCL）的理论基础，并提出了使用数据增强构建“正”偶对以优化输入空间对比度。通过与SNE对应，进一步提供了方法学指导并证明了使用域不可知增强与隐式偏见得到的潜在优势，同时证明了从SNE到t-SNE转换的适用性并在实验中取得了相应的优化效果。
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关键要点
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探讨无监督自学习对偶损失模型（SSCL）的理论基础。
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提出使用数据增强构建“正”偶对以优化输入空间对比度。
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通过与随机邻居嵌入（SNE）对应，提供方法学指导。
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证明使用域不可知增强与隐式偏见的潜在优势。
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证明从SNE到t-SNE转换的适用性，并在实验中取得优化效果。
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