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。 这种方法特别适用于自然语言处理领域,因为在NLP中,新类别、新主题或新词汇不断涌现,传统需要大量标注样本的监督学习方法往往难以应对。 基本概念 零...
一、什么是零样本学习(zero-shot learning)? 传统上来说,零样本学习(ZSL)最常指的是一种特定类型的任务:在一组数据上训练一个分类器,然后让分类器预测另一组没见过的、不同源的数据。但是最近,尤其在NLP领域,它是广义上的让模型执行它没学习过的任务。GPT-2的论文[3]就是一个例子,论文中,作者在一些没有...
找到这种语义上的联系,将机器视觉与NLP技术联合在一起解决问题,ZSL激发的技术想象很是有趣。 都说“数据是AI的燃料”,那没有燃料是不是就注定GG? ZSL表示可以续命,就是这么得瑟! 从0到1:ZSL和OSL有何不同? 这时,想必很多关注技术趋势的同学可能已经发现了,零样本学习与少样本学习(OSL,One-Shot Learning)在...
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...
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...
Zero-shot学习是指在一个任务中没有使用过的类别或关系可以通过模型的知识进行预测。在自然语言处理中,Zero-shot学习通常涉及将预训练的模型应用于新的任务,而无需在新任务上进行额外的训练。 3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 在本节中,我们将详细讲解预训练模型、transfer learning、fine-tuni...
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...
它们对多样本上下文学习都非常有效，特别是在复杂的推理任务上。最后，作者指出相比few-shot，many-shot...
不过,还是有很多新技术的进步值得我们专门用一篇文章来说一说,比如今天要讲的Zero-Shot Learning。 毕竟,当场景被开发到极限,大家就又回到了技术的起跑线。 什么是ZSL? 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...
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...