2022-06-09
无负的对比度学习吸引了很多关注，以简单性和令人印象深刻的表现，以进行大规模预处理。但是它的解散财产仍未得到探索。在本文中，我们采用不同的无负对比度学习方法来研究这种自我监督方法的分离特性。我们发现现有的分离指标无法对高维表示模型进行有意义的测量，因此我们根据表示因素和数据因素之间的相互信息提出了一个新的分解指标。通过拟议的指标，我们首次在流行的合成数据集和现实世界数据集Celeba上首次基于无效的对比度学习的删除属性。我们的研究表明，研究的方法可以学习一个明确的表示子集。我们首次将对分离的表示学习的研究扩展到高维表示空间和无效的对比度学习。建议的度量标准的实现可在\ url {https://github.com/noahcao/disentangeslement_lib_med}中获得。
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A recent perspective paper by Kazanina & Tavano (referred to as the KT perspective in the following) argues how neural oscillations cannot provide a potential neural correlate for syntactic structure building. The view that neural oscillations can provide a potential neural correlate for syntactic structure building is largely attributed to a study by Ding, Melloni, Zhang, Tian, and Poeppel in 2016 (referred to as the DMZTP study). The KT perspective is thought provoking, but has severe misinterpretations about the arguments in DMZTP and other studies, and contains contradictory conclusions in different parts of the perspective, making it impossible to understand the position of the authors. In the following, I summarize a few misinterpretations and inconsistent arguments in the KT perspective, and put forward a few suggestions for future studies.
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在部署非视线（NLOS）成像系统中，越来越兴趣，以恢复障碍物背后的物体。现有解决方案通常在扫描隐藏对象之前预先校准系统。在封堵器，对象和扫描模式的现场调整需要重新校准。我们提出了一种在线校准技术，直接将所获取的瞬态扫描到LOS和隐藏组件中的所获取的瞬态耦合。我们使用前者直接（RE）在场景/障碍配置，扫描区域和扫描模式的变化时校准系统，而后者通过空间，频率或基于学习的技术恢复后者。我们的技术避免使用辅助校准设备，例如镜子或棋盘，并支持实验室验证和现实世界部署。
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