大家好,今天我们要聊的是人工智能领域中的一个神奇概念——零样本学习(Zero-Shot Learning),这个听起来有点科幻的技术其实已经悄然改变了我们对机器智能的认知。想象一下,如果AI无需预先接触过某个类别样本就能准确识别它,是不是很不可思议?接下来,我们就以通俗易懂的方式,揭开零样本学习的神秘面纱。 一、什么是...
Few-Shot Learning通常依赖预训练模型的参数,将模型对其他任务的理解迁移到当前任务中,并通过极少量的数据进一步优化。 梯度微调(Gradient-Based Fine-Tuning) 通过小规模微调,模型可以针对少量数据快速更新参数,从而提升性能。 3. ZSL 和 FSL 的区别 4. 实际应用场景 零样本学习的应用 文本分类:让GPT-4回答“以下...
One-Shot Learning可以无需重新训练即可应用于新的类别的数据。 One-shot learning 属于Few-shot learning的一种特殊情况。 3 Few-shot learning 小样本学习 如果训练集中,不同类别的样本只有少量,则称为Few-shot learning. 就是给模型待预测类别的少量样本,然后让模型通过查看该类别的其他样本来预测该类别。比如:给...
Zero-shot learning就是希望能够模仿人类的这个推理过程,使得计算机具有识别新事物的能力。 2 One-shot learning 单样本学习 Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话,我们就可以处理没有看到的类了。 One-shot learning 指的是我们在训练...
1️⃣ 从简单开始：先用Zero-Shot让AI写小故事，再尝试用One-Shot教它写藏头诗2️⃣ 实验观察：给AI同一个任务，分别用三种方式，对比结果差异3️⃣ 错误修正：如果AI答错，思考是“指令不清”还是“样本不足”，像调整化学实验参数一样优化提示词 掌握这些技巧，你就像拥有了“AI驯兽师”的能力，让...
Zero-shot learning (ZSL) is revolutionizing machine learning (ML). Understand ZSL and its impact on AI's ability to recognize unseen data.
Zero-shot学习和Few-shot学习是机器学习中的两种特殊场景,它们涉及到如何让模型在只有非常有限或没有标注数据的情况下进行学习和预测。 1. Zero-shot Learning(零样本学习) 定义: Zero-shot learning是指模型能够识别或预测从未在训练阶段见过的类别。这意味着模型必须能够推广到训练数据中未出现的类别。
1 Zero-shot learning 零样本学习。零样本学习是一种机器学习模式,其中预训练的深度学习模型被要求对一个类别的样本进行泛化。零样本学习的理念类似于人类自然地发现数据类别之间的相似性,并以此来训练机器进行识别。 零样本学习的主要目标是能够在没有任何训练样本的情况下预测结果;机器必须识别训练期间未见过的类别的...
我们框架的 zero-shot 学习能力来自带有参数约束的组合性(compositionality)和模块性(modularity)。我们视觉化了框架的中间输出,以证明该智能体真正可以理解如何解决问题。我们相信我们的成果能为如何在 3D 环境中训练带有相似能力的智能体提供初步的见解。 原文链接:http://research.baidu.com/ai-agent-human-like-...
Zero-shot learning (ZSL)is a fascinating machine learning scenario. In ZSL, an AI model is trained to recognize and categorize objects or conceptswithout having seen any examplesof those categories or concepts beforehand. 不需要在训练集中出现某个分类的样本,凭借已经学到的语义信息,就可以识别从来没...