NLP中的零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)是一种先进的机器学习方法,其核心在于使模型能够在没有见过任何标注样本的情况下,对新的类别或任务进行有效的分类或推理
^《An embarrassingly simple approach to zero-shot learning》http://proceedings.mlr.press/v37/romera-paredes15.pdf ^《Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer》https://arxiv.org/abs/1301.3666 ^《Using Semantic Similarity for Multi-Label Zero-Shot Classification of Text Documents》https://www...
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...
Hinton等在2009年的Zero-shot learning with semantic output codes这篇论文里,提到的语意输出编码方式,思想其实与DAP的思路类似,也是在之前的特征空间与标签之间增加了一层,这里增加的一层不再是数据本身的属性,而是标签本身的编码,说简单点就是NLP里面的词向量(word2vec),通过将标签进行词向量的编码,利用模型基于...
Zero-shot learning is a problem setup in machine learning in which, at the time of testing, a learner observes samples from classes that were not observed during training and needs to predict the class to which they belong. Recently, especially in NLP, it is being used increasingly often to...
一、零样本学习的定义与应用 传统ZSL指在一组数据上训练分类器，预测不同数据源的未见过类别。现代NLP领域中，ZSL更广泛地指让模型执行未学习的任务。例如，GPT-2论文在未直接微调的下游任务（如机器翻译）中评估语言模型。重要的是理解不同ZSL方法的实验条件，一些方法需要为未见类别提供描述信息。二、...
很久没有更文章了,主要是没有找到zero-shot learning(ZSL)方面我特别想要分享的文章,且中间有一段时间在考虑要不要继续做这个题目,再加上我懒 (￢_￢),所以一直拖到了现在。 最近科研没什么进展,就想着写一个ZSL的入门性的文章,目的是为了帮助完全没有接触过这方面,并有些兴趣的同学,能在较短的时间对ZSL有...
Hinton等在2009年的Zero-shot learning with semantic output codes这篇论文里,提到的语意输出编码方式,思想其实与DAP的思路类似,也是在之前的特征空间与标签之间增加了一层,这里增加的一层不再是数据本身的属性,而是标签本身的编码,说简单点就是NLP里面的词向量(word2vec),通过将标签进行词向量的编码,利用模型基于...
零样本学习zero-shot learning,是最具挑战的机器识别方法之一。2009年,Lampert 等人提出了Animals with Attributes数据集和经典的基于属性学习的算法,开始让这一算法引起广泛关注。 之所以如此重要,因为其迥异于传统图像识别任务的思考方式。 从原理上来说,ZSL就是让计算机具备人类的推理能力,来识别出一个从未见过的新事...
4、零例学习(Zero-Shot Learning)或零数据学习(Zero-data Learning) 零例学习是迁移学习/Domain Adaptation的一个特例。source domain存在带标签的数据,模型在source domain训练好之后,因为在第一阶段的学习已经可以很好分离类别,模型迁移到target domain直接可以使用,不需要任务target domain的标记样本去调整模型参数。sou...