深度学习基于股价和零售的时间序列预测

目的：本文意在学习对视图变化的不变的表示。
模型：最大化a和b的互信息。实际应用时，通过最小化InfoNCE loss来最大化MI(a,b)的下界

。

其中：

：score function，可以是向量之间的dot-production

：正样本集b

预训练任务

1. ITC：image-text contrastive learning