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オーディオの汎用表現学習のためのアプローチが登場しました！

背景

自己教師あり事前トレーニングは、教師あり問題に有益な表現を学習するためにラベルなしデータを活用するための成功した手法として登場しました。
その中でも特に有効な手法が、「識別的事前トレーニング」です。このアプローチはラベルなしデータの類似した対照的入力ペアから表現を学習し、隠れた類似要素を認識できるようにモデルを訓練します。

Google ResearchのDavid Grangierらは、音の汎用表現を学習するための対照学習フレームワークであるCOLAを提案しています。

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