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将对比学习与生成学习结合用于事件序列模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了时间序列中的自我监督学习方法，比较了对比和生成两个主要流派。通过实现经典算法并进行比较分析，提供了每种方法的优势和劣势，并为选择合适的SSL方法提供了实用建议。研究结果对表示学习领域有影响，并提出了未来的研究方向。
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关键要点
- 自我监督学习 (SSL) 是从大规模无标签数据中学习表示的有效方法。
- 本文比较了对比和生成两种主要流派的自我监督表示学习。
- 介绍了对比和生成 SSL 的基本框架，以及如何获得监督信号来优化模型。
- 实现了经典算法 SimCLR 和 MAE，并进行了公平的比较分析。
- 研究结果揭示了每种方法的优势和劣势，并提供了选择合适 SSL 方法的实用建议。
- 讨论了研究结果对表示学习领域的影响，并提出了未来的研究方向。
- 所有代码和数据可在 https://github.com/DL4mHealth/SSL_Comparison 获取。
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