【第13章：自监督学习与少样本学习—13.1 自监督学习最新进展与实现方法】

凌晨三点的实验室，博士生小王盯着屏幕里正在"自娱自乐"的神经网络——这个没有吃过一张标注图片的模型，正在通过旋转、拼图、填色等游戏任务，悄悄掌握着理解世界的秘诀。这种魔法般的修炼方式，正是当今AI领域最炙手可热的技术：自监督学习。

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一、打破数据枷锁：自监督学习的底层逻辑

1.1 数据永动机原理

（图解：展示自监督学习如何从原始数据中自动生成监督信号）

举个栗子：
想象教幼儿园小朋友认动物。传统监督学习就像给每张图片贴标签：“这是猫，那是狗”。而自监督学习则是把猫的照片撕成九宫格，打乱后让孩子自己拼回去，在拼图过程中自然理解猫的结构特征。

核心公式：

监督信号 = 原始数据 × 数据变换函数
损失函数 = 预测变换参数 vs 真实变换参数

1.2 三大修炼法门

1.2.1 生成式修炼法

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