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英文字典中文字典相关资料:


  • GitHub - galilai-group lejepa
    LeJEPA is a lean, scalable, and theoretically grounded framework for self-supervised representation learning, based on Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPAs)
  • [2511. 08544] LeJEPA: Provable and Scalable Self-Supervised Learning . . .
    We present a comprehensive theory of JEPAs and instantiate it in {\bf LeJEPA}, a lean, scalable, and theoretically grounded training objective First, we identify the isotropic Gaussian as the optimal distribution that JEPAs' embeddings should follow to minimize downstream prediction risk
  • Yann LeCun团队新作LeJEPA：单超参、50行代码，实现可 . . .
    这篇名为 《LeJEPA》 的论文，可以说是给当前的自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）领域带来了一股清流。 熟悉SSL的朋友们可能都有过被各种“祖传炼丹术”支配的恐惧：复杂的教师-学生网络、动量编码器、精心设计的负样本对、梯度停止（stop-gradient）等等。 这些启发式技巧虽然在实践中有效，但往往缺乏坚实的理论支撑，让整个训练过程像是在“开盲盒”。 而LeJEPA的目标，就是用坚实的理论和极简的设计，彻底告别这些“玄学”。 自监督学习的核心思想是让模型从数据自身中学习有用的表示（representation），而无需昂贵的人工标注。
  • 返璞归真：Yann LeCun的AI宣言——深入解读LeJEPA
    LeJEPA的出现，就是为了终结这种“炼金术”时代。 它的核心论点是： 我们可以通过坚实的理论证明和简洁的数学原理，构建一个既可扩展、又稳定，并且完全不需要那些复杂启发式技巧的自监督学习框架。
  • LeWorldModel: Stable End-to-End Joint-Embedding Predictive Architecture . . .
    In this work, we introduce LeWorldModel (LeWM), the first JEPA that trains stably end-to-end from raw pixels using only two loss terms: a next-embedding prediction loss and a regularizer enforcing Gaussian-distributed latent embeddings This reduces tunable loss hyperparameters from six to one compared to the only existing end-to-end alternative
  • gajeshladhar core-jepa · Hugging Face
    Core-JEPA is a specialized Earth Observation foundation vision backbone that bridges the gap between scalable self-supervised learning and theoretical rigor Built on top of the DINOv3 backbone, this model integrates the LeJEPA (Lean Joint-Embedding Predictive Architecture) methodology
  • When Does LeJEPA Learn a World Model? - klindtlab. github. io
    We prove that LeJEPA (alignment plus Gaussian regularization) linearly recovers the world's latent variables from nonlinear observations — a property known as linear identifiability — in a broad class of worlds where latents evolve under stationary, additive-noise transitions
  • Yann LeCun团队新作LeJEPA：仅一个超参数、50行代码 . . .
    这篇名为《LeJEPA》的论文，可以说是给当前的自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）领域带来了一股清流。 这在以往的JEPA方法中是罕见的，它为无标签的模型选择和超参数调优提…
  • LeJEPA: Provable and Scalable Self-Supervised Learning . . .
    本文提出了关于JEPAs的完整理论体系，并据此构建了LeJEPA——一种简洁、可扩展且具有坚实理论基础的训练目标。 首先，我们指出各向同性高斯分布是JEPAs嵌入表示应遵循的最优分布，以最小化下游任务的预测风险。
  • Paper page - LeJEPA: Provable and Scalable Self-Supervised Learning . . .
    We present a comprehensive theory of JEPAs and instantiate it in {\bf LeJEPA}, a lean, scalable, and theoretically grounded training objective First, we identify the isotropic Gaussian as the optimal distribution that JEPAs ' embeddings should follow to minimize downstream prediction risk





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