pytorch自监督学习

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了用于构建、训练和部署深度学习模型的丰富工具和库。自监督学习是一种无监督学习的方法，其中模型以无标签的数据作为输入，通过学习生成有用的表示或特征，从而实现自我监督。在PyTorch中，可以使用自动编码器来实现自监督学习。自动编码器是一种神经网络结构，它可以通过最小化输入与输出之间的差异来学习数据的低维表征。通过自监督学习，模型可以在没有标签的情况下学习到有用的特征，这对于某些任务而言非常有价值。如果你对PyTorch中自监督学习的具体实现感兴趣，可以参考《深度学习入门之PyTorch》一书中关于自监督学习的章节，以及基于旋转特征的自监督学习的算法思路解析和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [PyTorch 学习笔记（九）：自动编码器（AutoEncoder）](https://blog.csdn.net/h__ang/article/details/90720579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python零基础实现基于旋转特征的自监督学习（一）——算法思路解析以及数据集读取](https://blog.csdn.net/DuLNode/article/details/130042006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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