自监督的对比学习框架都有哪些

自监督学习的对比学习框架有很多，以下是一些常见的框架：

1. Contrastive Predictive Coding (CPC)：通过预测序列中距离较远的位置的相对位置关系来学习特征表示。

2. SimCLR：通过对同一图像的不同视角进行比较，来学习图像的特征表示。

3. MoCo：采用同样的对比学习方法，但引入了动量更新策略，以提高模型的性能。

4. BYOL：通过学习将一个编码器的输出映射到另一个编码器的输出的映射函数，来学习特征表示。

5. Barlow Twins：通过最小化两个编码器输出之间的相关性，来学习特征表示。

这些框架都采用了对比学习的方法，在不同的任务和数据集上都取得了很好的表现。